y对x回归谁是解释变量
答：建立多元线性回归模型时，为了保证回归模型具有优良的解释能力和预测效果，应首先注意自变量的选择，其准则是：(1)自变量对因变量必须有显著的影响，并呈密切的线性相关；(2)自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的，而不是形式上的；(3)自变量之间应具有一定的互斥性，即自变量之间的相关程度不应高...
答：4．假定我们观测到上述这些变量的n组值：(yi,xi1,L,)xip(i=1，…，n)。称 这n组值为样本（sample）或数据（data）。§2.2经典线性回归模型的假定 假定2.1（线性性(linearity)）yi=b0+b1xi1+L+bpxip+ei(i=1，…，n)。（2.1）称方程（2.1）为因变量y对自变量x1，…，xp的线性回...
答：在回归分析加入年度变量和行业变量。多元回归分析的X变量一般分为两种：解释变量和控制变量，解释变量往往是论文中作者希望关注的变量，而控制变量则是也可以影响Y变量、X变量，但是并不是作者需要研究的变量，但是为了研究的严谨必须也考虑。回归模型（regression model）对统计关系进行定量描述的一种数学模型...
答：因子是分组的意思。logit回归就是将自变量拉入协变量里的。logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释，多类可以使用softmax方法进行处理。实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。发生概率除以没有发生概率再取对数。就是这个不太繁琐的变换改变了...
答：为了简化问题,我们把对偏回归系数的讨论,限定为只有2个解释变量的系统,即建立的经济计量模型为Yi=β0+β1X1i+β2X2i+ui(1) 回归方程为^Yi=^β0+^β1X1i+^β2X2i(2)式中^βi(i=0,1,2)为偏回归系数。 问题三:什么是偏回归系数,它与简单线性回归的回归系数有什么不同 多元线性回归模型中,回归...
答：第二步：分析X的显著性 分析X的显著性（P值），如果呈现出显著性，则说明X对Y有影响关系。如果不显著，则应剔除该变量。可以看到，四个解释变量对满意度的显著性分析P值均小于0.05，说明X对Y均有显著性影响关系。第三步：判断X对Y的影响关系方向及影响程度 结合回归系数B值，对比分析X对Y的影响...
答：D.因变量是非随机的，自变量随机 E.若X是自变量，Y是因变量
答：按照自变量和因变量之间的关系类型，分为线性回归分析和非线性回归分析。回归分析研究的主要问题是：1、确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程。2、对求得的回归方程的可信度进行检验。3、判断自变量X对因变量Y有无影响。4、利用所求得的回归方程进行预测和控制。
答：线性回归直线方程最能代表观测值x、y之间的线性相关关系，反映y与x之间的真实关系达到最大限度的吻合．故选：D．
答：x和y都是随机变量。在总体中我们假定 Y=X*参数+残差项，这个是随机变量，但是由于我们无法得到总体，我们仅能通过样本去估计总体。针对线性回归模型，我们从总体中随机抽取n个样本，这随机抽取的N个样本（x1,y1...xn,yn）依旧是随机变量，最后通过实际的观测值（1，2；3，5）等他们是随机变量的观...
网友评论：
闻张13624525078：
建立回归模型时如何选择解释变量 -
61119龚厘
： 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~~
闻张13624525078：
什么是解释变量和预报变量 -
61119龚厘
： 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.
闻张13624525078：
x对y的回归方程哪个作因变量哪个作自变量 -
61119龚厘
： 这个不是一成不变的 以x为自变量,y为因变量 相反以y为自变量,x 为因变量
闻张13624525078：
回归分析和相关分析的关系是( ).A.回归 -
61119龚厘
： 回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题,它们的差别主要是: 1、在回归分析中,y被称为因变量,处在被解释的特殊地位,而在相关分析中,x与y处于平等的地位,即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的; 2、相关分析中,x与y都是随机变量,而在回归分析中,y是随机变量,x可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定x是非随机的; 3、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度,而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制.
闻张13624525078：
什么是反向回归? -
61119龚厘
： 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.
闻张13624525078：
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)? -
61119龚厘
： 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...
闻张13624525078：
SPSS的logistic回归分析中因变量、协变量及选择变量是什么意思
61119龚厘
： 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!
闻张13624525078：
自回归分析法和一元线性回归有什么不同 -
61119龚厘
： 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.
闻张13624525078：
计量经济学求助:线性回归模型意味着模型的变量都是 -
61119龚厘
： 线性回归模型意味着模型变量是线性的:对单变量函数,该模型为:y = ax + b 对多变量函数,该模型为:y = a1x1 + a2x2 + ......+ anxn 即因变量y 与 自变量x 之间成线性关系.你的结论是正确的!
闻张13624525078：
两个主要因变量相关 怎么回归 stata -
61119龚厘
： 把你的回归模型说一下,一般来说一个回归模型只专注于讲解释变量x对被解释变量Y的影响,只有一个主要的因变量.
