搜搜做题作业网线性回归中的F值大小
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/15 19:28:42
df=degreeoffreedom自由度F联合检验F值coefficient回归系数standarderror标准差T-statT检验值=回归系数/标准差P-valueP值,T检验值查表对应的P概率
用excelf分布函数
当然结果不一样的,因为你放入一个自变量系统会认为只有这一个变量在发生影响.当你一次放入多个自变量时,由于多个自变量之间还有一定的相互关联,系统会在综合计算多个变量的影响后得出回归系数.至于你以那个为准
那是求和符号把所有项加一起
要看sig值,那个就是P值,如果是小于0.001,一般情况下是显著的再问：不是说sig只要小于0.05就行么？再答：对的，看是在什么水平下，0.05也行再问：只要看sig么？其他值都不用看了？再答：是
由于在回归系数b的计算公式中,与相关指数的计算公式中,它们的分子相同回归系数为0
①lny=lna+blnx,在excel里面把你的X、Y均转化成lny,lnx（这个用公式可以实现的哈）②利用“数据分析”中的“回归”功能对lnx、lny进行回归.从回归结果中可以读出lna和b的值.
这样是不可以横向比较的,因为每个变量的系数的量纲不一样.如果你想比较自变量对因变量的影响程度的话,首先把所有变量消除量纲再进行回归,回归出来的系数的绝对值大小就表示影响程度的大小.怎么消除量纲自己查资
都取平均值再问：公式里面（Y-Y平均值）平方，前面那个Y怎么取值？再答：那个y是具体值，考试不会考这个具体值的代入，线性回归高考不会考，要靠也只靠用平均值确定系数。
这两个检验你不用管自由度.记住公式就可以.考试的时候套用就行...
量的相关关系中最为简单的是线性相关关系,设随机变量*与变量之间存在线性相关关系,则由试验数据得到的点(,)将散布在某一直线周围,因此,可以认为关于的回归函数的类型为线性函数,即,下面用最小二乘法估计参
公式：
相关分析表（Correlations）表明两个变量的线性相关性较强(r=0.601)较显著(p=0.000)：提示两个变量之间在较大的程度上可以进行直线回归.Modelsummary表显示线性回归的决
当然有意义.F值对应的SIG>0.05,则表示回归方程是无效的.
这个是比较高级的,如果你有学过矩阵的话可以去看相关的书,这个是大学里的课程,二元的有公式可以做,公式比较难打
所谓线性回归模型就是指因变量和自变量之间的关系是直线型的. 回归分析预测法中最简单和最常用的是线性回归预测法. 回归分析是对客观事物数量依存关系的分析．是数理统计中的一个常用的方法．是处理多个变量
分数没用的你有什么问题直接说我经常帮别人做这类的数据分析的再问：那我加您，辛苦了，我的问题都挺基础的...
既然你是问的消除,意思就是说你已经发现以方差的问题了,下面谈怎么处理这个问题：先按照原始的回归方法去做,然后得到残差向量（ei）,其中ei=Yi-（Yi的估计值）,然后将回归得到权重矩阵D=diag（
这个是y在x下的条件期望.这部分比较复杂的,一般情况下,不想做这种题目.
是相关系数r=∑(Xi-X)(Yi-Y)/根号[∑(Xi-X)²×∑(Yi-Y)²]上式中”∑”表示从i=1到i=n求和；X,Y分别表示Xi,Yi的平均数～