被解释变量是x还是y
答：在经典模型中，被解释变量是随机变量，解释变量是非随机的，两者之间是线性关系，y=a+bx+u，其中干扰项设定为正态分布，被解释变量与随机干扰项是线性关系，利用正态分布的线性变换也是正态分布可以得出，被解释变量也是正态变量，y~N(,a+bx,σΛ2)，得到了其方差为σΛ2 ...
答：（1）自变量 ，X会影响Y，X即称之为自变量，也称解释变量，自变量会影响到中介变量，同时自变量也会对因变量产生影响。（2）因变量 ，最终被影响的项，也称被解释变量。（3）中介变量 ，X影响Y时，会通过中间项去影响，中间项即称为中介变量；自变量会影响到中介变量，同时中介变量还会影响到因变量。...
答：您好！在logit回归中，被解释变量通常是二元变量（即取值为0或1）。如果被解释变量是四个等级变量，我们可以采用多元或有序logit模型。具体来说，有序logit模型可以将等级变量分为多个有序类别，并使用logit函数建立与独立变量之间的关系。有序logit模型的一般形式如下：logit (P(Y≤j|X)) = β1*X1...
答：被解释变量为有序变量用Probit模型。根据查询相关公开信息显示，最简单的probit模型就是指被解释变量Y是一个0，1变量，事件发生的概率是依赖于解释变量，即P（Y=1=f(X)，也就是说，Y=1的概率是一个关于X的函数，Probit模型是一种线性模型，特点是服从正态分布。
答：总体回归模型就是 E(Y|X)=βx+α 相对的，样本回归模型才是 Y=βx+α+ε 总体回归模型表示，若x变化1，Y的平均值变化β
答：在初等数学中，变量是表示数字的字母字符，具有任意性和未知性。把变量当作是显式数字一样，对其进行代数计算，可以在单个计算中解决很多问题。变量的概念也是微积分的基础。通常，函数y = f（x）涉及两个变量y和x，分别表示函数的值和参数。术语“变量”来源于当参数（也称为“函数的变量”）变化时，...
答：纳入自相关项即可 我替别人做这类的数据分析蛮多的
答：因为总体回归函数给出的是因变量的期望值或者估计值。总体回归函数表明被解释变量Y的平均状态(总体条件期望)随解释变量X变化的规律。至于具体的函数形式，是由所考察总体固有的特征来决定的。其分类：线性函数形式最为简单，其中参数的估计与检验也相对容易，而且多数非线性函数可转换为线性形式，因此，为了...
答：1.角色定位:相关分析中，x和y被视为平等的变量，即无论研究x对y的影响还是y对x的影响，其研究过程是相同的。而在回归分析中，y作为因变量，被赋予被解释的地位，x可以是随机或非随机变量。2.目标侧重:相关分析关注的是两个变量之间的密切程度，而回归分析更进一步，不仅能衡量影响大小，还能通过回归...
答：一般就是等号一边的未知量系数更为简单的是因变量，另一个就是自变量了。比如y=2x+1，y是因变量，若是写成x=(y-1)/2，x就是因变量。在坐标轴上，一般横轴上自变量，纵轴上因变量。自变量是指：研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。因变量是指：...
网友评论：
乌盼19328275080：
什么叫“解释变量”和“被解释变量”? -
27874山杰
： 比如一个方程Y=X在方程中自变量X就是解释变量Y就是被解释变量 举个经济学中的例子比如说社会总产出Y=C+I+G+XM在这个式子中消费(c)投资(I) 政府支出(g)进口(xm)就是解释变量是用来描述总产出的 而总产出就是被解释变量
乌盼19328275080：
什么叫因变量,什么叫解释变量? -
27874山杰
： 如果甲导致乙的结果发生变化,则导致的原因甲就是解释变量,而引起的结果已就属于因变量.
乌盼19328275080：
在做回归分析时,被解释变量是y,解释变量是x,能否设定拟合方程为y=axy+bx+c的形式?a、b、c为常数. -
27874山杰
： 不行.回归方程的扰动项会与回归变量xy相关,产生内生性问题,影响估计结果的一致性,回归无效.
乌盼19328275080：
线性回归分析中,解释变量为什么解释为非随机变量(确定性变量)? -
27874山杰
： 因为是线性回归,比如对于两个变量的,x,y,假设了用解释变量x的方程式表示y, 此时只有确定x,才能有对应的y预测值,因此x此时不是随机变量,事实上,一些教材中假定非随机只是为了理解起来方便,同时在算概率分布时可以把X当作常数...
乌盼19328275080：
自回归分析法和一元线性回归有什么不同 -
27874山杰
： 一般来说,一元线性回归之y=a+bx形式的回归模型,其中y叫做被解释变量(因变量),x叫做解释变量(自变量).而自回归用于时间序列分析,它把时间序列的滞后项作为解释变量,它可以看作是一元线性回归的一种特殊形式,即“自己的过去作为自己的现在解释”.在自回归中,因为自变量和因变量存在相关性,违背了经典回归分析的假设,所以得到的统计量不是最优的,但是在大样本情况下是渐进有效的,时间序列通常是大样本,所以还是可以用自小二乘方法估计方程的参数.不知道我说清楚没有.
乌盼19328275080：
什么是解释变量和预报变量 -
27874山杰
： 在回归分析中,自变量x称为解释变量,因变量y称为预报变量.
乌盼19328275080：
SPSS的logistic回归分析中因变量、协变量及选择变量是什么意思
27874山杰
： 在回归分析模型 Y=β0+β1X+ε(一元线性回归模型)中,Y是被解释变量,就称为因变量.X是解释变量,称为自变量.表示为:因变量Y随自变量X的变化而变化.协变量是指那些人为很难控制的变量,通常在回归分析中要排除这些因素对结果的影响. “选择变量”即是条件变量,并且有个条件定义按钮(rule),通过这个按钮可以给定一个条件,只有变量值满足这个条件的样本数据才参与回归分析. 希望能帮到你!
乌盼19328275080：
什么是反向回归? -
27874山杰
： 计量问题吧? 在做回归时,可以以Y为被解释变量,X为解释变量做回归.也可以,以X为被解释变量,Y为解释变量.前者可叫做直接回归,后者可叫做反向回归.我是这样理解的.
