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多元线性回归模型的检验
多元线性回归模型的
( ),又称为回归方程的显著性
检验
或整体性检验。
答:
【答案】:B
多元线性回归模型
的F
检验
又称为回归方程的显著性检验或整体性检验,反映的是多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著。
简述
回归模型检验
的意义和方法。
答:
【答案】:(1)经济
检验
。根据一定的政治经济理论和经济实践,判定
多元线性回归模型
各回团归系数的符号是否合理。(2) 统计检验。①拟合优度检验,即检验回归模型对样本数据的拟合程度,或者说模型中所有自变量的变动对因变量的解释程度。方法为判定系数法。②
模型的
显著性检验,即检验所建立的样本回归模型对...
多元线性回归模型的
拟和优度
检验
的方法有( )。
答:
【答案】:A、B、D C项,F
检验
是用于方程总体
线性
的显著性检验;E项,t检验是用于方程解释变量的显著性检验。
多元线性回归模型的检验
方法有哪些?
答:
多元线性回归模型的检验
方法有:1、判定系数检验。多元线性回归模型判定系数的定义与一元线性回归分析类似。判定系数R的计算公式为:R = R接近于1表明Y与X1,X2,…,Xk之间的线性关系程度密切;R接近于0表明Y与X1,X2,…,Xk之间的线性关系程度不密切。2、回归系数显著性检验。在多元回归分析中,...
关于
多元线性回归模型的
显著性
检验
答:
因为,方程总体的线性关系显著性F检验的备择假设是估计参数不全为0,所以当某个参数的t检验通过(即拒绝零假设,参数不为0),则很可能影响到总体
线性检验
拒绝零假设。
回归模型
(regression model)对统计关系进行定量描述的一种数学模型。如
多元线性回归的
数学模型可以表示为y=β0+β1*x+εi,式中,...
多元线性回归的
拟合效果怎么
检验
?
答:
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率为27.8%,T为各自变量是否有显著影响
的检验
,具体的显著性仍然取决于随后的P值,如果p值< 0.05,则自变量影响显著。
多元线性回归的
F
检验
和R检验是怎么回事?
答:
F是对
回归模型
整体的方差检验,所以对应下面的p就是判断F检验是否显著的标准,你的p说明回归模型显著。R方和调整的R方是对模型拟合效果的阐述,以调整后的R方更准确一些,也就是自变量对因变量的解释率为27.8%。t就是对每个自变量是否有显著作用
的检验
,具体是否显著 仍然看后面的p值,若p值<0.05...
多元线性回归模型的
统计
检验
主要包括哪些
答:
1.系数估计 2.统计
检验
,主要F检,T检验和可绝系数判断,主要分析解释变量对被解释变量的影响是否显著以及方程的总体拟合情况怎么样 3.计量经济学检验,异方差,序列相关和多重共
线性
,检验它们是否违背经典假设条件 4.对
模型
设定是否存在偏误进行检验 ...
多元线性回归的
显著性
检验
包含哪些内容?如何进行
答:
多元线性回归的
显著性
检验
包含所有自变量与因变量。回归方程的显著性检验,即检验整个回归方程的显著性,或者说评价所有自变量与因变量的线性关系是否密切。能常采用F检验,F统计量的计算公式为:根据给定的显著水平a,自由度(k,n-k-1)查F分布表,得到相应的临界值Fa,若F>Fa,则回归方程具有显著意义,...
多元线性回归模型
中显著性
检验
的问题
答:
多元线性回归模型
中,当某个或者某几个自变量的系数不显著时,回归方程的显著性F
检验
仍有可能是显著的。多元线性回归模型中,当某个或某几个自变量的系数不显著时,回归方程的显著性F检验仍有可能是显著的。因为F检验是基于整个回归方程的显著性检验,而不仅仅是基于单个系数的显著性检验。因此,即使某些...
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