多元回归模型的改进
答：你可以差分再进行分析，p值大于0.05只是代表在置信水平为95%的不能通过检验。你的值是0.6的话，这说明显著水平不高，差分之后可以淡化随机性，显著性可能会提高 。你还可以采用对数模型，也可以提高显著性。
答：2、它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。回归分析也允许去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。二、缺点 回归模型比较简单，算法相对低级。
答：首先要根据你的目的 如果你仅仅是想找变量间的线性关系 看看实验结果 如果F检验 p值等都比较满意 就可以到此为止 但是如果不够满意 可以分析原因 找到更合适的模型 例如 因为共线性导致模型拟合效果不好 可以减少相应的变量 或者 通过岭回归等途径来做 ...
答：多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别?多元线性回归考察的是多个自变量对因变量的影响，一元线性回归模型考察的是一个自变量对因变量的影响。线性回归分析模型效果的结果如下：从上表可以看出，离差平方和为162.149，残差平方和为152.062，而回归平方和为10.086。回归方程的显著性检验中，统计量F=...
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：在多元线性回归模型中，比较因变量相同而自变量个数不同的模型的拟合程度时，不能简单地对比多重可决系数。在样本容量一定的情况下，增加自变量必定使得待估参数的个数增加，从而损失自由度；而且在实际应用中，有时所增加的自变量并非必要。为此，人们用自由度去修正多重可决系数R中的残差平方和与回归...
答：在探索复杂的统计世界中，多元线性回归模型如同一座桥梁，连接着众多自变量与结果变量之间的复杂关系。相较于一元回归的单一视角，多元回归模型拓宽了我们的分析视野，它考虑的是多个因素如何共同影响一个变量，构建了一幅更为全面的预测画面。多元线性回归模型的核心是多元总体回归函数，它由解释变量、被解释...
答：1、消除乘机关系等非线性关系 2、可以直接利用第i个变量和自变量的弹性进行解释
答：（2）各观测间相互独立 任意两个观测残差的协方差为0 ，也就是要求自变量间不存在多重共线性问题。对于如何处理多重共线性问题，请参考《多元线性回归模型中多重共线性问题处理方法》（3）残差e 服从正态分布N(0,σ2) 。其方差σ2 = var (ei) 反映了回归模型的精度， σ 越小，用所得到回归...
答：1、不同点 多元线性回归中的古典假定比简单线性回归时多出一个无多重共线性假定。假定各解释变量之间不存在线性关系，或各个解释变量观测值之间线性无关。解释变量观测值矩阵X列满秩（k列），这是保证多元线性回归模型参数估计值有解的重要条件。2、相同点 基本假定包括 （1）零均值假定；（2）同方差...
网友评论：
郟疤19778043410：
回归分析中,回归模型除了用残差剔除法,还有什么可以改善模型的 -
46532容红
： ①残差点比较均匀地落在宽度较窄的水平带状区域内,说明该模型比较符合实际,也就是回归模型拟合精度比较高;故①正确;②将一组数据中的每个数据都减去同一个数后,结合期望公式,新的期望发生改变,它的值是原先的期望减去这个数...
郟疤19778043410：
【经济类论文】规模越大,效益越好吗? -
46532容红
： 规模越大,效益越好吗? 在经济学里规模经济效应被解释为,随着企业规模的逐渐递增,企业成本将逐渐减低,而利润则将越来越高.现实真是这样吗?本文用世界500 强企业的真实数据对企业的规模和效益之间的关系进行实证研究,从而得出...
郟疤19778043410：
如何多元回归结果分析 excel -
46532容红
： 多元回归的分析流程和一元回归的流程基本一致,原理也大致相同.1、在建立回归方程后,先要进行统计分析;2、考察建立的模型是否效果显著,记录回归效果的度量结果;3、考察各个自变量效应是否都显著,然后进行残差分析.4、这些分析的结果归纳起来,就是综合考虑并判断:(1)模型与数据拟合得则么样?(2)是否模型还有改进的余地?5、修改模型后,要再次进行回归分析;6、模型满意之后,还要再考虑数据中是否有与模型有较大偏差的点(异常点或强影响点).7、如果有这些点,需要考虑如何处置,通常需要重新检查这些点的来源和有效性.
郟疤19778043410：
如何缩小多元回归模型参数的置信区间 -
46532容红
： 用predict就能做到. predict的用法: predict(object, newdata, se.fit = FALSE, scale = NULL, df = Inf, interval = c(＂none＂, ＂confidence＂, ＂prediction＂), level = 0.95, type = c(＂response＂, ＂terms＂), terms = NULL, na.action = na.pass, pred....
郟疤19778043410：
请教:多元的线性回归模型,因变量和自变量均不平稳,如何协整? -
46532容红
： 你最好一次只去掉一个自变量,因为每去掉一个自变量,其他变量的估计值,t-test,p-value...都有变化 一般说来,都是先去掉最不稳定的那一个,就是数值离我们希望看到的值最遥远的那个
郟疤19778043410：
多元逻辑回归模型的多元逻辑回归模型的应用误区 -
46532容红
： 多元逻辑回归模型的理论前提相对判别分析法要宽松得多,且没有关于分布类型、协方差阵等方面的严格假定.不过,在大量运用多元逻辑 回归的研究中往往忽视了另一个相当重要的问题,即模型自变量之间可能存在的多重共线性干扰.与其他...
郟疤19778043410：
多元线性回归多重共线性检验及避免方法,简单点的 -
46532容红
： 多重共线性指自变量问存在线性相关关系,即一个自变量可以用其他一个或几个自变量的线性表达式进行表示.若存在多重共线性,计算自变量的偏回归系数β时,矩阵不可逆,导致β存在无穷多个解或无解. 而在使用多元线性回归构建模型过程...
郟疤19778043410：
Linear least squares,Lasso,ridge regression有何本质区别 -
46532容红
： Linear least squares,Lasso,ridge regression他们的区别是1、Linear least squares 意思是最小二乘法.最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可以简便地求得...
郟疤19778043410：
多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别? -
46532容红
： 多元线性回归模型与一元线性回归模型区别表现在如下几个方面:一是解释变量的个数不同;二是模型的经典假设不同,多元线性回归模型比一元线性回归模型多了个“解释变量之间不存在线性相关关系”的假定;三是多元线性回归模型的参数...
郟疤19778043410：
多元线性回归,主成分回归和偏最小二乘回归的联系与区别
46532容红
： 做多元线性回归分析的时候,有可能存在多重共线性的情况,为了消除多重共线性对回归模型的影响,通常可以采用主成分回归和偏最小二乘法来提高估计量的稳定性.主成分回归是对数据做一个正交旋转变换,变换后的变量都是正交的.(有时候为了去除量纲的影响,会先做中心化处理).偏最小二乘回归相当于包含了主成分分析、典型相关分析的思想,分别从自变量与因变量中提取成分T,U(偏最小二乘因子),保证T,U能尽可能多的提取所在变量组的变异信息,同时还得保证两者之间的相关性最大.偏最小二乘回归较主成分回归的优点在于,偏最小二乘回归可以较好的解决样本个数少于变量个数的问题,并且除了考虑自变量矩阵外,还考虑了响应矩阵.
