回归模型常见的三种
答：回归模型中常见的问题有三种：异方差性、序列相关性和多重共线性，处理序列相关性的方法有：（1）回归检验法：（2）D.W检验：（3）冯诺曼比检验法。
答：线性回归、logistic回归和Cox回归三种模型适用于不同的数据类型，所谓数据类型特指这些模型的因变量数据类型。如果因变量是近似服从正态分布的定量变量，常采用线性回归；如果因变量是定性分类变量，则可采用logistic回归；如果因变量是描述结局是否发生以及发生的时间，并且容许有一定的截尾资料，则采用Cox回归。
答：logistic三种模型的表达公式如下：logistic回归公式:y=w#39x b.logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组...
答：一元线性回归最常见的估计方法有三种：线性回归方法，逻辑回归方法，多项式回归方法。通常因变量和一个（或者多个）自变量之间拟合出来是一条直线（回归线），通常可以用一个普遍的公式来表示：Y（因变量）=a*X（自变量）+b+c，其中b表示截距，a表示直线的斜率，c是误差项。回归分析 只涉及到两个变量的...
答：1、逻辑回归：是一种广义的线性回归分析模型。2、线性回归：利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。二、应用不同。1、逻辑回归：常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。2、线性回归：常运用于数学、金融、趋势线、经济学等领域。线性回归要求...
答：如果是有序Logit(logistic)回归，其因变量Y为定类且有序，即因变量的属性类别上为类别数据，但是类别之前可以对比大小，比如“不幸福，比较幸福和十分幸福”这是三种类别，但同时此三种类别可以对比大小，数字越大代表越幸福（此类数据也称有序数据）。如果因变量为此类数据时，则需要使用有序logit回归分析...
答：逐步回归的三种方法如下：Forward selection: 首先模型中只有一个单独解释因变量变异最大的自变量，之后尝试将加入另一自变量，看加入后整个模型所能解释的因变量变异是否显著增加（这里需要进行检疫，可以用 F-test， t-test 等等）；这一过程反复迭代，直到没有自变量再符合加入模型的条件。Backward ...
答：常见的回归模型包括线性回归、多项式回归、逻辑回归等。回归分析可以提供更详细和准确的信息，如斜率和截距，来解释两个变量之间的关系。学习数学的方法 打下坚实的基础：数学是一个层层递进的学科，建立稳固的基础是非常重要的。确保自己对基本的数学概念、运算符和公式有清晰的理解，并通过刷题和习题练习来...
答：1、Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。2、数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协...
答：如果Y是离散数据，则统一应该使用logistic回归，但具体logistic回归又分成三种类型。如果因变量Y提连续数据（通常也说Y是正态分布时），则应该使用线性回归（有时也称OLS最小二乘法回归）。还有一种较为特殊而且使用较少的回归叫Poisson回归，如果Y符合泊松分布此时则应该使用Poisson回归。
网友评论：
隗砖18988186538：
回归模型的一般形式 -
22119裘茂
： 多元线性回归模型的一般形式为 Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki+μi i=1,2,…,n 其中 k为解释变量的数目,βj(j=1,2,…,k)称为回归系数(regression coefficient).上式也被称为总体回归函数的随机表达式.它的非随机表达式为 E(Y∣X1i,X2i,…Xki,)=β0+β1X1i+.
隗砖18988186538：
以一元线性回归为例,请列举出模型的几种表现形式 -
22119裘茂
： 一元线性回归模型为: 从一元线性回归模型中可以看出,计量经济模型是由变量包括因变量或被解释变量y、自变 量或解释变量x、参数 、 、随机误差项 以及方程式 四个要素组成.
隗砖18988186538：
关于logit和logistic模型的区别 -
22119裘茂
： 一、主体不同 1、logit模型:是离散选择法模型之一,Logit模型是最早的离散选择模型,也是目前应用最广的模型. 2、logistic模型:又称logistic回归分析,logistic回归的因变量可以是二分非线性差分方程类的,也可以是多分类的. 二、特点不...
隗砖18988186538：
logistic回归分析模型 -
22119裘茂
： 是1/(1+exp(-x))吧,分子分母同时乘以exp(x)就是你后面的exp(x)/(1+exp(x))了.P=1/(1+exp(-x))是一条S型的非线性概率函数,logistic函数只是中间的一种特殊情况.Y=Ln【p/(1-p)】=logit(Y)=b+bx,通过logit变换后的模型叫logistic回归模型.Ln【p/(1-p)】=b+bx,两侧取e指数就是p/(1-p)=exp(b+bx),解出来就是p=exp(b+bx)/(1+exp(b+bx)),又回到了第一个公式.
隗砖18988186538：
什么是ARMA模型 -
22119裘茂
： ARMA 模型(Auto-Regressive and Moving Average Model)是研究时间序列的重要方法,由自回归模型(简称AR模型)与滑动平均模型(简称MA模型)为基础“混合”构成.在市场研究中常用于长期追踪资料的研究,如:Panel研究中,用于...
隗砖18988186538：
如何报告回归分析的结果 -
22119裘茂
： 回归分析的结果可以分为以下几部分:1)回归模型;2)回归系数;3)因变量和自变量的特征;4)自变量之间的关系.其中,1和2是必须详细报告的基本信息;而3和4则可以根据具体情况而详略各异的辅助信息.以下分别讨论之. 如何描述...
隗砖18988186538：
基准回归模型和固定效应模型区别 -
22119裘茂
： 基准回归和面板回归不一样.基准回归并不是一个定义,或者一种计量经济学方法,而是“基准模型”的回归结果.面板数据进行回归影响关系研究时,即称为面板模型(面板回归). 一般情况下,面板模型可分为三种类型,分别是FE模型(固定效应模型),POOL模型 (混合估计模型)和RE模型(随机效应模型). 最终应该选择哪个模型,可通过各个检验进行判断.
隗砖18988186538：
logistic回归是分类模型还是回归模型 -
22119裘茂
： Logistic回归主要分为三类,一种是因变量为二分类得logistic回归,这种回归叫做二项logistic回归,一种是因变量为无序多分类得logistic回归,比如倾向于选择哪种产品,这种回归叫做多项logistic回归.还有一种是因变量为有序多分类的logistic回...
隗砖18988186538：
什么是Logistic模型 -
22119裘茂
： logistic回归又称logistic回归分析,主要在流行病学中应用较多,比较常用的情形是探索某疾病的危险因素,根据危险因素预测某疾病发生的概率,等等.例如,想探讨胃癌发生的危险因素,可以选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,...
隗砖18988186538：
线性回归模型和非线性回归模型的区别是什么 -
22119裘茂
： 线性回归模型和非线性回归模型的区别是: 线性就是每个变量的指数都是1,而非线性就是至少有一个变量的指数不是1.通过指数来进行判断即可.线性回归模型,是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量...
