百度试题 结果1 题目为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著,应该采用( )。 A. t检验 B. O1S C. 逐个计算相关系数 D. F检验 相关知识点: 试题来源: 解析 :D
多元线性回归是一种用于探究自变量和因变量之间关系的统计方法,它基于最小二乘法,并通过建立一个由多个预测变量(或解释变量)构成的数学模型来描述因变量(或响应变量)的变化。其基本假设是自变量与因变量之间存在线性关系。 多元线性回归需要输入数据集,并且通过拟合线性方程,得出预测变量对因变量的影响。 模型的参数可以...
百度试题 题目在多元线性回归模型中,某自变量Xi的偏回归系数为负数,这意味着A.Xi与目标变量负相关B.Xi与目标变量正相关C.Xi与目标变量之间的相关关系不能简单判定D.Xi与目标变量无关相关知识点: 试题来源: 解析 C
一、多元线性回归模型在许多实际问题中,随机变量常与多个普通变量有着线性相关关系,即回归模型为,其中,这里及都是未知参数。设来自上述模型的维观测值为………其中是
解析 [解析]在多元回归模型中,如果出现下列情况,暗示存在多重共 线性:① 模型中各对自变量之间显著相关;② 当模型的线性关系检验 (F检验)显著时,几乎所有回归系数βi的t检验却不显著;③ 回归系数 的正负号与预期的相反;④ 一般认为方差扩大因子VIF大于10时,存在 严重的多重共线性。
在多元线性回归模型中,有p+1个待估参数β,所以样本容量的个数应该大于解释变量的个数,否则参数无法估计。 解释变量X是确定性变量,要求,表明设计矩阵X中的自变量列之间不相关,即矩阵X是一个满秩矩阵。若,则解释变量之间线性相关,是奇异阵,则的估计不稳定。
回归分析是一种预测建模技术的方法,通过寻找因变量(目标)和自变量(预测器)之前的关系, 来达成目标预测和时间序列模型。 通过使用最佳的拟合直线(又被称为回归线),建立因变量(Y)和一个或多个自变量(X)之间的关系,它的表达式为:Y=a+b*X+e,其中 a 为直线截距,b 为直线斜率,e 为误差项。
【简答题】[名词解释] 偏回归系数 查看完整题目与答案 统计学>生物统计附试验设计考试题目 【单选题】回归系数是 A. 自变量和因变量之间关系的强度 B. 自变量每变动一个单位时,因变量的平均变动值 C. 因变量每变动一个单位时,自变量的平均变动值 D. 变量之间的线性关系 查看完整题目与答案 参考解析...
r2没有负值,其值在0～1之间,故当r≠0, r≠1时, r2恒小于r。r2作为度量两变量相互关系的指标较r更易理解, r2是回归平方和在总平方和中所占的比重。回归平方和是由于引入了相关变量而使总平方和减少的部分,回归平方和越接近总平方和,则r2越接近1,说明引入相关的效果越好。
OLS C. 逐个计算相关系数 D. F检验 相关知识点: 试题来源: 解析 D 正确答案:D 答案解析:多元线性回归模型的F检验,又称为回归方程的显著性检验或回归模型的整体性检验,反映的是多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著。