剩余平方和 （RSS）：被解释变量观测值与估计值之差的平方和（未解释的平方和）他们的关系是TSS=RSS+ESS TSS: Total Sum of Squares 总离差平方和/总平方和 ESS: Explained Sum of Squares 回归平方和/解释平方和 RSS: Residual Sum of Squares 残差平方和 ...
RSS=TSS-ESS=66042-65965=77 ESS的自由度为: d.f.= 2 RSS的自由度为: d.f.=n-2-1=12 (2)R2=ESS/TSS=65965/66042=0.9988 =1-(1- R2)(n-1)/(n-k-1)=1-0.0012*14/12=0.9986 (3)应该采用方程显著性检验,即F检验,理由是只有这样才能判断X1、X2一起是否对Y有影响。 (4)不能。因为通过...
下表给出三变量模型的回归结果:要求:(1)样本容量是多少?(2)求RSS?(3)ESS和RSS的自由度各是多少?(4)求和?(5)检验假设:和对无影响。你用什么假设检验?为什么?(6)根据以上信息,你能否确定和各自对的贡献吗? 相关知识点: 试题来源: 解析 在存在AR(1)的情形下,估计自相关参数有哪些不同的方法? • 1...
RSS=TSS-ESS=66042-65965=77 ESS的自由度为: d.f.= 2 RSS的自由度为: d.f.=n-2-1=12 (2)R2=ESS/TSS=65965/66042=0.9988 =1-(1- R2)(n-1)/(n-k-1)=1-0.0012*14/12=0.9986 (3)应该采用方程显著性检验,即F检验,理由是只有这样才能判断X1、X2一起是否对Y有影响。 (4)不能。因为通过...
解析 解:(1) 样本量为:15 (2) RSS=TSS-ESS=66042-65965=77 (3) ESS的自由度是3,RSS的自由度是11 (4) (5)进行显著性检验(t-检验),假如自变量的系数显著不为0时,表明自变量对因变量是有影响的;假如自变量的系数显著为0时,表明自变量对因变量是无影响的。
RSS的自由度为: .=n-2-1=12 (2)R2=ESS/TSS=65965/66042= =1-(1- R2)(n-1)/(n-k-1)=*14/12= (3)应该采用方程显著性检验,即F检验,理由是只有这样才能判断X1、X2一起是否对Y有影响。 (4)不能。因为通过上述信息,仅可初步判断X1、X2联合起来对Y有线性影响,两者的变化解释了Y变化的%。但由...