1、应用:多元线性回归分析用于分析变量之间的影响关系,因变量为定量数据,自变量可以为定量数据或者定类数据,定类数据时需要进行哑变量处理再分析。 2、前提条件:若自变量为定量数据,需要与因变量之间满足线性关系,可通过散点图或者相关分析进行检验。残差需要满足正态性、方差齐性和独立性。正态性可以通过检验残差...
1、应用:多元线性回归分析用于分析变量之间的影响关系,因变量为定量数据,自变量可以为定量数据或者定类数据,定类数据时需要进行哑变量处理再分析。 2、前提条件:若自变量为定量数据,需要与因变量之间满足线性关系,可通过散点图或者相关分析进行检验。残差需要满足正态性、方差齐性和独立性。正态性可以通过检验残差...
A.共线性,失拟检验,模型的可用性,过度拟合,单个回归系数检验,残差B.VIF,残差,失拟检验,正态性检验,回归分析表,误差C.VIF,失拟检验,残差,回归分析表,方差分析表,整模型检验D.残差,共线性,汇总图,X矩阵图,方差分析表,逐步相关知识点: 试题来源: 解析
①线性回归直线必过样本数据的中心点; ②回归直线就是散点图中经过样本数据点最多的那条直线; ③当相关性系数时,两个变量正相关; ④如果两个变量的相关性越强,则相关性系数就越接近于1; ⑤残差图中残差点所在的水平带状区域越宽,则回归方程的预报精确度越高;...
1、应用:多元线性回归分析用于分析变量之间的影响关系,因变量为定量数据,自变量可以为定量数据或者定类数据,定类数据时需要进行哑变量处理再分析。 2、前提条件:若自变量为定量数据,需要与因变量之间满足线性关系,可通过散点图或者相关分析进行检验。残差需要满足正态性、方差齐性和独立性。正态性可以通过检验残差...
1、应用:多元线性回归分析用于分析变量之间的影响关系,因变量为定量数据,自变量可以为定量数据或者定类数据,定类数据时需要进行哑变量处理再分析。 2、前提条件:若自变量为定量数据,需要与因变量之间满足线性关系,可通过散点图或者相关分析进行检验。残差需要满足正态性、方差齐性和独立性。正态性可以通过检验残差...
1、应用:多元线性回归分析用于分析变量之间的影响关系,因变量为定量数据,自变量可以为定量数据或者定类数据,定类数据时需要进行哑变量处理再分析。 2、前提条件:若自变量为定量数据,需要与因变量之间满足线性关系,可通过散点图或者相关分析进行检验。残差需要满足正态性、方差齐性和独立性。正态性可以通过检验残差...