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线性回归【针对定量数据】

2020年09月04日 162点热度 0人点赞 0条评论

与相关分析的区别:对定量数据相关程度,回归解释更精确
通过回归方程可以进行预测与控制
回归关系依然不能解释成因果
分析-回归-线性-

一:简单回归模型的结构:y^=a+bx+ε
1.常量a[在‘选项’可取消回归模型中包含此部分]
2.回归部分bx[b:回归系数、回归线的斜率]
3.ε[随机误差,假定服从正态分布N(0,{方差暂不清楚,占位符--挖坑1
})]
最小二乘法--挖坑2
【到处挖坑、以后详细学习再补】

二:回归系数的计算与检验
b=xy的协方差/x的样本方差
a=y的均值-b*x的均值
v=n-2
检验:
t检验--挖坑3
方差分析[F检验]--挖坑4

三:总体回归线的可信区间--挖坑5

四:个体Y预测值的区间估计--挖坑6

五:模型适用条件
1.线性趋势
2.独立性
3.正态性
4.方差齐性

六:SPSS中的应用
相关系数[没错就是Pearson]的平方叫决定系数R2
挖坑--7

好饿,今天中午没吃饱(>﹏<)

多重线性回归↓ 待补

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标签: 暂无
最后更新:2020年10月04日

muxiu

空想终日惶恐,行动方可无惧

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距2022研究生考试只有

muxiu

空想终日惶恐,行动方可无惧

当前时间

最怕你碌碌无为还心安理得,一事无成还追求岁月静好。

真正的成熟是在合适的时机做自己该做的事,顺其自然,既不瞻前顾后也不急躁慌张。

只要还有明天,那今天就是起跑线。

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