多元回归模型的基本假设
答：用户可以先试着画一个散点图，看看是否可以使用其他曲线来获得更好的拟合效果，在很多情况下，对数据进行线性或某些非线性拟合会有显著的效果，但可能不是最好的，所以有必要判断自变量与因变量之间是否呈线性关系。R方和调整后的R方是对模型拟合效果的描述，调整后的R方更准确，即自变量对因变量的解释...
答：如果违背多元线性模型的基本假设，会导致模型预测的结果不准确。例如，当存在异方差性时（即因变量与自变量之间的相关性随数据中不同分组而发生变化）或当存在多重共线性时（即一个自变量由于与其他自变量之间的高度相关而对因变量产生很少或者根本没有实际影响）时，估计出来的回归系数将是不正确的。
答：这个模型的基本假设是，因变量Y和自变量X之间存在一种线性关系，即Y的变化可以用X的变化来解释。当X变化一个单位时，Y会以β1的系数进行变化。然而，请注意，在实际应用中，这种线性关系可能并不总是存在的。因此，在使用一元线性回归模型时，需要对模型的适用性进行评估，并考虑其他可能的解释变量和非...
答：而样本回归线上的点Y(^)i与真实观测点Yi之差可正可负，简单求和可能将很大的误差抵消掉，只有平方和才能反映二者在总体上的接近程度，这就是最小二乘原理。基本假设：1.回归模型是正确设定的。包括模型选择了正确的变量、模型选择了正确的函数形式。2.解释变量X是确定性变量，不是随机变量，在重复...
答：多元的基本假设比多元的多了一个无多重共线性假定
答：sig的说明：在回归模型中，基本假设（原假设）是各个变量系数都等于0，然后spss对原假设进行判断，得出一些列的sig值，意思是变量系数等于0的概率值。sig值等于0，说明系数为零的概率是0，也就是说系数不为零，对应的变量在模型中有意义。反之，当sig=1，系数为0概率是100%，不管变量何值，结果都是...
答：1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；2、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；3、随机误差项彼此不相关；4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间相互独立；5、解释变量之间不存在精确的（完全的）线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵；6...
答：4、误差等分散性假设：X对应的误差，除了呈现随机化的常态分布，变异量也应该相等。所以并不是有相关就可以进行回归分析。另外建立了回归模型后也要对回归模型进行检验。如上文的一元线性回归，就需要进行回归模型的有效性检验或回归系数的显著性检验（二选一即可）。
答：计量经济学的基本假设包括以下个:1,线性回归模型是指对参数而言为线性的回归模型。2,随机干扰项的条件均值为零。3,随机干扰项的条件方差恒定。4,随即干扰项之间不存在自相关性。5,随机干扰项与解释变量不相关。6,正确地设定了回归模型。 已赞过 已踩过< 你对这个回答的评价是? 评论 收起 li...
答：比如你做一个魔兽dps-天气模型。假设你的方程拟合度非常好，但是这样的模型毫无意义。违背基本假设的计量经济学模型可以估计，但是所估计的参数的方差变大，参数不具有有效性，相关检验失效，预测精度下降。而且不能使用普通最小二乘法进行估计，用最大似然估计法 线性回归模型的基本假设有：第一，随机误差...
网友评论：
路贪13461947529：
经典多元回归模型的基本假设有哪些 -
23357延弦
： 误差零均值同方差不相关
路贪13461947529：
简答:多元性回归模型的基本假定是什么?
23357延弦
： http://wenku.baidu.com/view/9fe62b57f01dc281e53af043.html
路贪13461947529：
截面数据中多元回归模型的经典假设 -
23357延弦
： 模型假定:解释变量X1, X2, …,Xk 是非随机的; (1) 零均值假定:E(ui) = 0 (2)同方差和无自相关假定: Var(ui)=σ2 i=1,2,… ,n Cov(ui,uj)= 0 i≠j,i,j=1,2,… ,n (3) 解释变量无完全多重共线性假定:解释变量 X1, X2, …,Xk 线性无关; (4) 随机扰动项和解释变量不相关假定:Cov(Xji,ui)= 0 i≠j,i,j=1,2,… ,n (5) 正态性假定:ui~N(0,σ2 )
路贪13461947529：
计量经济学的基本假设 -
23357延弦
： 计量经济学的基本假设包括以下个:1,线性回归模型是指对参数而言为线性的回归模型.2,随机干扰项的条件均值为零.3,随机干扰项的条件方差恒定.4,随即干扰项之间不存在自相关性.5,随机干扰项与解释变量不相关.6,正确地设定了回归模型.
路贪13461947529：
什么是多元模型 -
23357延弦
： 用来进行回归分析的数学模型(含相关假设)成为回归模型,只含有一个回归变量的回归模型称为一元回归模型否则称为多元回归模型.
路贪13461947529：
多重线性回归与简单线性回归区别? -
23357延弦
： 简单来说: 简单线性回归是一个因变量和一个自变量的关系 多重线性回归是一个因变量和多个自变量的关系还有个特点是 简单线性回归是计量经济学本科生必学的 多重线性回归是研究生专攻的更难O(∩_∩)O
路贪13461947529：
在多元线性回归模型的基本假定中,随机误差项满足什么分布 - 上学吧...
23357延弦
： 我假设你学的是计量经济学或者统计学基础 一般有这么几个假定 1 cov(xi,xj)=0,也就是说不同的x间不能有关系,否则的话就会出现多重共线性的问题.举个简单的例子,如果x1=2*x2,哪还有必要用两个x进行回归吗? 2 ui(残差)随机,零均值,同方差,不相关. 如果不是同方差的话就会出现异方差问题,这个会影响预测结果.如果残差相关的话就会出现序列相关性,就是残差跟时间有关系,这个是不行的. 3 cov(x,ui)=0,也就是说x和残差是无关的.否则的话会出现内生性,这个解释起来比较复杂,属于高级计量考虑的问题,你暂时不要管他好了.
