答案:引起异常值的原因:(1)数据登记误差,存在抄写或录入误差;(2)数据测量误差;(3)数据随机误差;(4)缺少重要自变量;(5)缺少观测数据;(6)存在异方差;(7)模型选用错误,线性模型不适用;4、证明题1. 证明SST=SSR+SSE证明:SST=-|||-∑(-y)2=∑(0-y,+y,-y)2-|||-1-|||-i-1-|||-∑0.-y)2...
数据清洗对数据进行预处理,如缺失值填充、异常值处理等。回归分析的基本步骤线性回归分析02线性回归模型是一种预测模型,通过找出解释变量(自变量)和预测变量(因变量)之间的线性关系来预测因变量的值。在市场预测中,线性回归模型可以用来预测产品的销售量、市场需求等,通过分析影响销售量的因素(如价格、促销活动、消费者...
答案:引起异常值的原因: 数据登记误差,存在抄写或录入误差; 数据测量误差; 数据随机误差; 缺少重要自变量; 缺少观测数据; 存在异方差; 模型选用错误,线性模型不适用; 证明题 证明SST=SSR+SSE 证明: 证明:是误差项方差的无偏估计。 证明: 证明相关知识点: 试题...
在回归分析的应用中,数据时常包括一些异常的观测值,引起异常值的原因有哪些(至少5个)?相关知识点: 试题来源: 解析 引起异常值的原因: (1)数据登记误差,存在抄写或录入误差; (2)数据测量误差; (3)数据随机误差; (4)缺少重要自变量; (5)缺少观测数据; (6)存在异方差; (7)模型选用错误,线性模型不适用...