如何我们二元线性回归模型求方差

x=[100101.9108.2104.01102.6103.6];y=[174162.6233.8257322.4373.1];z=[88.9283.791.13127.24141.11150.37

你看可决系数够不够大嘛,或者看回归系数的T统计量-34.6462,P值也相当小了,所以是显著的；预测的时候先要自己预测出一个X值,然后直接带入回归方程计算出Y值就行了.

这个问题之前也困扰着我,查了相关的数据,下面是我自己整理的一些,供你参考.从怀特检验看OBS的p值很小,说明存在异方差,修正的方法有好几种,我介绍两种吧,第一种是在回归前先将变量进行对数处理,能够很好

按你这个数据那就是要先用多元线性回归求出1/V,K1/V,K2*V,然后在手动计算啦.或者你用非线性回归自己把参数写进去计算啦.怎么做多元线性回归建议你看看相关文献啦.

请教各位：小女子计量刚刚入门,现在做一个多元的线性回归模型,包括一个因你最好一次只去掉一个自变量,因为每去掉一个自变量,其他变量的估计值,t-

额,本来看到这个问题很久,不想冒泡,因为做这种东西没有技术含量.但是出来冒泡的原因是：楼上的不要误导人,这么多变量还是线性回归?你是学统计的吗?何况不可能没有多重共线问题的.自己的建议：使用因子分析或

如果你说的是软件操作阶段呢,那么你在回归程序中加入一个变量字母C就可以了如果你说的是回归后的成品,即模型就是没有常数项的模型比有常数项的模型对显示的经济状况拟合得更好（或者常数项无法通过t检验）,那么

%首先输入下列系数：f = [13 9 10 11 12 8];A =  [0.4 1.1

最小二乘法是常用方法.再问：什么是最小二乘法呢？怎么应用呢？再答：如果以前没有接触过，说来就话长了。理论上很难在这里说清，还是用简单的例子吧。设有数据Xi和Yi（i=1,2,3,...,n，设y=ax

D(ut)=E[ut-E(ut)]^2=常数.称误差项ui具有同方差性,就是模型具有同方差.当其不为常数时,即存在异方差,一般用white检验,序列取对数可以消除异方差.

先给出一般性结论：设X为s×p随机矩阵,A为m×s常数矩阵,B为p×n常数矩阵则E(AXB)=AE(X)B     ①E(AXB)和AE(X)B均是m

尝试用3元、四元、五元进行回归,选取适当的误差利用数据进行检验,选取误差较小的

可以不用拟合工具箱,直接用矩阵除法即可!因为为线性求a1,a2即把a1,a2当成未知数,x1,x2,Y-a0当成已知量则x1*a1+x2*a2=Y-a0,即[x1,x2]*[a1;a2]=Y-a0令矩

把你关心的变量设置为因变量y,与y相关的变量设为自变量x,建立y=b0+b1*x,解出b0b1即可

你的做法完全正确.a=Constant=-0.003b=1.059你这种情况b值应该是Unstandardized,Standardized的值对你这份数据没有意义.出现Unstandardized和

x=[2.82,2.02,1.57,1.28,1.08,0.94];z=[40,55.9,62.8,66.2,68.7,70.6];Z=z';X1=[x;x]';%c=ax-bx+zz=c-ax+bx

1、有的假定不直接涉及总体分布形式,如在回归分析中常假定分析对象可表示为一些影响因素的线性函数称为线性回归模型文献来源2、有的假定不直接涉及总体分布形式如在回归分析中常假定分析对象可表示为一些影响因素

既然你是问的消除,意思就是说你已经发现以方差的问题了,下面谈怎么处理这个问题：先按照原始的回归方法去做,然后得到残差向量（ei）,其中ei=Yi-（Yi的估计值）,然后将回归得到权重矩阵D=diag（

五个商店以各自的销售方式卖出新型健身器.连续四天各商店健身器销售量如数据所示.销售量服从正态分布,且方差具有齐性,试考察销售方式对销售量有无显著影响,并对销售量做两两比较.\x05试验号销售方式A1A

polyfit（X,Y,1）