如何选择最优回归模型
答：R^2 衡量的是回归方程中所解释的因变量变异性与总变异性的比例。R^2 越接近 1，表示模型拟合度越好。然而，没有明确的界限来判断 R^2 的好与坏，需要根据具体情况和实际需求来综合评价。在实际应用中，有时即使 R^2 较大，也可能存在一定的拟合度问题，如过度拟合或欠拟合。因此，评价模型拟合优...
答：3. 调整模型参数：在训练线性回归模型时，通常需要设置一些超参数，如学习率、迭代次数等。这些超参数的设置会直接影响到模型的性能。因此，需要通过交叉验证、网格搜索等方法来调整这些超参数，以得到最优的模型。4. 正则化：当线性回归模型的特征较多时，可能会出现过拟合的情况。此时，可以使用正则化的...
答：采用逐步回归的方式，将所有的自变量先引入，然后会根据检验逐步删除一些自变量，这样最终删选处的自变量拟合的效果最优。不过这样有可能你的x1 x2 x3会被删除，因为要根据回归检验是否显著才能留在方程中，而不是你想要那个就要那个，不然也没必要用检验 ...
答：1、它表明自变量和因变量之间的显著关系；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...
答：在构建统计模型分析数据的过程中，选择一个最优模型用于解释变量关系是最理想的结果。在进行模型选择时，通常根据模型预测值与实际观察值的差异最小，说明模型较好的拟合了观察数据；或者使用R2或者AIC等统计学参数，选择备选模型中参数值最高或者最低的模型。然而实际情况却是，在统计结果中，可能存在两个...
答：2. 模型选择：选择合适的线性模型对于保证拟合准确性至关重要。要根据实际问题的特点和数据的性质，选择合适的自变量和因变量，以及适当的模型形式。可以使用统计检验方法（如F检验）来确定模型的显著性，并使用赤池信息准则（AIC）或贝叶斯信息准则（BIC）来选择最优的模型。3. 参数估计：线性拟合的目标是...
答：4、simple-first：第一个类别除外，每一类与其余各类的平均效应比较；参数编码下的(1)(2)(3)(4)表示4个哑变量，(1)表示器官衰竭数为1的水平与水平"2"、"3"、"4-"的平均效应比较，其余类推，这里0.8-(0.2*3/3)=1。5、helmert：除最后一类外，每一类与其后各类的平均效应比较；参数编码...
答：通常采用的优化方法包括交叉验证、正则化和特征选择等。交叉验证技术通过将数据集划分为训练集和测试集，评估模型泛化性能。正则化方法通过添加惩罚项控制模型复杂度，可以防止过拟合。特征选择方法可以通过选择对目标变量最相关的特征，提高模型的预测精度。总之，建立良好的线性回归模型需要对模型进行评价和检验...
答：线性回归模型是一种简单的预测模型，它假设输入变量和输出变量之间存在线性关系。然而，在实际应用中，这种假设往往不成立，因此需要对线性回归模型进行改进。以下是一些改善线性回归模型的方法：1.特征选择：通过选择与目标变量最相关的特征来提高模型的性能。可以使用相关性分析、主成分分析等方法进行特征选择...
答：两阶段最小平方回归使用与误差项不相关的工具变量来计算有问题的预测变量的估计值（第一阶段），然后使用计算出的值来估计因变量的线性回归模型（第二阶段）。由于所计算的值基于与误差不相关的变量，所以两阶段模型的结果是最优的。1、示例。对某种商品的需求是否与其价格和消费者的收入相关？此模型中的...
网友评论：
刁金18221002055：
怎么判断用哪个回归模型?如线性回归,曲线回归,逻辑回归等 -
53326屈郎
： 如果只是比对多种回归模型哪个好,那就选曲线估计,可同时选中线性,二次方等11个模型,拟合度看R2就行,哪个大哪个好.结果中有散点图也可以很直观看出哪种变化模型符合的. 不过一般做回归,首先要考虑的是线性回归,用途最广. 还有用的比较多的是非线性,这个要知道方程的. 至于多项Loistic和probit,说实在的我也不太清楚,书上学的没着重讲,案例分析也不常见. 这些模型都比较专业的,适用某些特定领域,选择的话有文献参照就直接借鉴好了.
刁金18221002055：
相关因素logistic回归分析结果怎么看 -
53326屈郎
： logistic回归与多重线性回归一样,在应用之前也是需要分析一下资料是否可以采用logistic回归模型.并不是说因变量是分类变量我就可以直接采用logistic回归,有些条件仍然是需要考虑的. 首要的条件应该是需要看一下自变量与因变量之间是...
刁金18221002055：
求助:三分类有序变量做逻辑回归,用什么模型比较好 -
53326屈郎
： 一种方法是:建立多分类的logistic回归模型,即不考虑有序无序,大数据量的时候建议采用此方法,结果为,选取某个类别为参照类别,不同分类的情况,建立不同的线性回归方程. 另一种方法是:建立有序的logistic回归模型,不同的分类采用同一个线性回归方程,只是其界限值 (常数项)有所不同.
刁金18221002055：
急:spss回归分析该如何具体操作? -
53326屈郎
： 先做相关分析,出表看 相关关系 analyze - correlate - bivar..选变量 中介变量 m 世界主义倾向 这三个变量的回归 相关关系 y=cx+e M=cx+e y=c`x+bm+e 还是用多元线性回归 在看自变量有没有高度相关,在看看哪个站的比重影响大,对选择的模型做 F检验 看模型是否合适, 在用逐步回归 确定最优模型就行Dependent和Independent 因变量 自变量 是选的 消费态度与爱国心 世界主义倾向 通过你问卷设计得到的样本数据作分析啊
刁金18221002055：
回归模型选择中,一种简单的办法是:根据散点图,选择模型 - 上学吧普法...
53326屈郎
：[选项] A. 模型1 B. 模型2 C. 模型3 D. 模型4
刁金18221002055：
评价回归模型是否合适的方法 -
53326屈郎
： 回归(Regression)不同于分类问题,在回归方法中我们预测一系列连续的值,在预测完后有个问题是如何评价预测的结果好坏,关于这个问题目前学术界也没有统一的标准.下面是我在论文中的看到的一些常用方法,希望对有缘人有用. 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.
刁金18221002055：
请教SPSS回归分析中拟合的 曲线怎样选择最有的呀,具体点,非常感谢 -
53326屈郎
： 1. 看R2值,越接近1,代表拟合度越好.2. 看anova p值小于0.05,说明回归模型有意义.3. 看系数表中的p值,p值小于0.05说明常数项,还有自变量对因变量的影响有统计学意义.
刁金18221002055：
SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? -
53326屈郎
： SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? 举例进行说明.某研究收集到美国50个州关于犯罪率的一组数据,包括人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数、犯罪率共7个指标,现在我们想考察一下州犯罪率和哪些指标有关. 从数据...
