解释变量的数目怎么看
答：k表示解释变量数目。杜宾和瓦特森根据样本容量N和解释变量数目K，在给定显著性水平下，建立D-W检验统计量的下临界值和上临界值，确定了具体的用于判断的范围。检验步骤 提出零假设和备选假设 H0：P=0随机误差项不存在一阶序列相关 H1：P≠0 构造D-W检验统计量 D=2（1-P）P→0时D→2 P→1时D...
答：Y变量：儿女数目 各个系数的含义：左上列：Model SS是指计量上的SSE，是y估计值减去y均值平方后加总，表示的是模型的差异 Model df是模型的自由度，一般就是指解释变量X的个数，这里只有一个 Residual SS 和df 分别是残差平方和以及残差自由度 N-K-1（此处K=1）=17565 Total SS 和 df分别是y...
答：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+β2X2i+…...
答：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)。
答：除了经验判断外，特征值法是选用较多的判断方法。因子对应的特征值就是因子所能解释的方差大小，而由于标准化变量的方差为1，因此特征值法要求保留因子特征值大于1的那些因子。这意味着要求所保留的因子至少能够解释一个变量的方差。需要注意的是，如果变量的数目少于20，该方法通常会给出一个比较保守的...
答：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+β2X2i+…+βkXki...
答：是检验序列相关性问题的。先通过公式计算出DW值，再根据样本容量n和解释变量数目k查分布表，得到临界值dl和du，然后判断模型的自相关状态。0<DW<dl存在正自相关，dl<DW<du时，不确定，du<DW<4－du时，无自相关，4－du<DW<4－dl时，则不确定，4－dl<DW<4时，存在负自相关。关于计算DW公式...
答：P — 精度（Precision），也称精确度，由审计师设定，代表样本与总体之间的可接受误差范围。在属性抽样中，精度以百分比表示，在变量抽样中，精度用一个数值表示。精度值越大，样本量越小，总体误差值就越大；反之，精度值越小，样本量越大，总体误差值就越小，但增加了抽样工作量。样本容量的大小涉及...
答：变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的;但在纯函数式语言(如Haskell)中，变量可能是不可变(immutable)的。
答：最大方差旋转只是其中的一种旋转方法，因为该方法旋转后的结果很清楚，所以一般默认选择都是这种方法 至于做主成分分析，是需要看原始数据情况的，如果原始数据变量就很少，不超过三五个这样的，就没必要做主成分分析。
网友评论：
养影19643922321：
DW检验法中的上下界值的大小取决于样本量及解释变量的个数,其中解释变量的个数包括不包括常数项 -
48442亓子
：[答案] 看所使用的教材,古扎拉蒂的书上的DW检验表不包含常数项,李子奈书上DW检验表包含了常数项
养影19643922321：
面板数据回归分析结果看不懂!! -
48442亓子
： 我给你解读一份stata的回归表格吧,应该有标准表格的所有内容了,因为你没有给范例,……不过我们考试基本就是考stata或者eview的输出表格,它们是类似的. X变量:教育年限 Y变量:儿女数目各个系数的含义: 左上列:Model SS是指...
养影19643922321：
如何由spss中逐步回归分析看变量解释占多少? -
48442亓子
： 应该是R方的改变值,比如第一个模型和第二个模型的R方相减就是EG对因变量的贡献大小.
养影19643922321：
如何由spss中逐步回归分析看变量解释占多少?
48442亓子
： 用每个自变量的标准化B/所有自变量标准化B之和,得出的百分比 即可表示该自变量对因变量的贡献占比
养影19643922321：
被解释变量多大程度可被解释变量解释,看哪个参数 -
48442亓子
： 经典回归分析中假定解释变量为确定变量,这样是为了让参数检验时能方便地到处一些参数的分布.比如,在得到被解释变量的分布时,y=a+bx+u,因为前面的a+bx是缺点变量,则y与u有相同的分布. 在实证中,经济数据不像其它科学实验那样可以设定控制变量,经济变量的控制只能达到认为的“假设”,即假设某些变量是可以认为控制的,不是随机的.这种体现在计量经济中就是假设解释变量不是随机性的.
养影19643922321：
您好!关于请教您回答的如何由spss中逐步回归分析看变量解释占多少? -
48442亓子
： 同一个模型中可以用标准化系数作为影响效用相对大小的评估,但是具体的贡献率大小就要看调整后的决定系数改变量.(南心网SPSS数据统计分析专业人士提供)
养影19643922321：
工具变量个数为什么要与解释变量个数相等 -
48442亓子
： 一般而言,工具变量的个数要大于解释变量(包括滞后被解释变量)的个数.否则无法识别,会提示:Regessors outnumber instruments.但如果工具变量的个数太多,不光是过度识别的问题,我发现这种情况下sargan一般很难通过,提示为:Number of instruments may be large relative to number of observations. 你也不知道是过度识别,还是其他假设不通过.
养影19643922321：
多元线性回归建模如何确定选择哪些解释变量 -
48442亓子
： 多元线性回归1.打开数据,依次点击:analyse--regression,打开多元线性回归对话框.2.将因变量和自变量放入格子的列表里,上面的是因变量,下面的是自变量.3.设置回归方法,这里选择最简单的方法:enter,它指的是将所有的变量一次纳入到方程.其他方法都是逐步进入的方法.4.等级资料,连续资料不需要设置虚拟变量.多分类变量需要设置虚拟变量.5.选项里面至少选择95%CI.点击ok.
养影19643922321：
如何解释解释变量的系数和综合判定系数 -
48442亓子
： 拟合优度(或称判定系数,决定系数) 目的:企图构造一个不含单位,可以相互进行比较,而且能直观判断拟合优劣的指标.拟合优度的定义: 意义:拟合优度越大,自变量对因变量的解释程度越高,自变量引起的变动占总变动的百分比高.观...
养影19643922321：
建立回归模型时如何选择解释变量 -
48442亓子
： 解释变量(explanatory variable)又称独立变量(independent variable),与之相对的是非独立变量(dependent variable). 一般的解释变量就是X, 非独立变量就是Y. 因为X的值是独立的,只取决于自身,而回归模型中Y的值取决于X所以叫非独立变量.比方说我们想研究年龄(X)与收入(Y)的回归模型.则模型大致为:Y=a+bX+e,其中我们认为随着年龄X的增大,收入Y也会增大.a是截距,b是斜率,e是error. X年龄不受收入的影响,但Y收入却受年龄X的影响.故如此取值!打出来不容易啊..请采纳吧~~
