模型r方值 小

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/30 10:06:51
spss里面做logistic二元回归,怎么检验模型的拟合优度,就是R^2,或者别的可以反映模型整体拟合情况的值.

logistic无需计算拟合优度主要看aic等值我替别人做这类的数据分析蛮多的

数据建模技术的实体-关系模型(E-R模型)技术

E-R模型(实体联系模型)将现实世界的要求转化成实体、联系、属性等几个基本概念以及它们之间的两种基本连接关系,并且可以用E-R图非常直观的表示出来.E-R图提供了表示实体、属性和联系的方法.实体:客观

拟合优度检验 逻辑回归模型 R方 SPSS

就是表示模型拟合的程度logistic回归不是主要依靠这两个指标来衡量模型好坏的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问:那时通过什么指标来衡量的呢?

:R语言里面,逻辑回归,模型的失拟检验

chisq.test()这是R自带的函数原假设H0:p1=50%p2=30%p3=20%,现在观察值是0.550.250.20那么输入chisq.test(c(0.55, 0.25,&nbs

在正方形铁皮上剪下一个圆形和扇形,恰好围成一个圆锥模型。如果圆的半径为r,扇形的半径为R,那么r:R=( )。请写出具体

解题思路:从正方形中剪下的扇形和圆分别相当于圆锥的哪个部分,扇形弧长的计算公式:弧长=nπR/180(n为圆心角)解题过程:根据条件:如图所示:扇形就是圆锥的侧面,圆就是圆锥的底面,扇形的弧长等于圆锥

在正方形铁皮上剪下一个圆形和扇形,恰好围成一个圆锥模型(如图).如果圆的半径为r,扇形半径为R,那么r:R=______

因为扇形的弧长等于圆锥底面周长,所以14×2πR=2πr        12R=2rr:R=1:4;故答案为:1:4.

结合图形论述财政政策是如何影响IS-LM模型变化的?国民收入(Y)和利率(r)如何变化?

四种情况:1、扩张的财政政策、扩张的货币政策结果:Y增加、R可以维持不变2、扩张的财政、紧缩的货币结果:Y可以不变、R提高3、紧缩的财政、扩张的货币结果:Y可以不变、R降低4、紧缩的财政、紧缩的货币结

金融时间序列分析用R语言建立AR模型?

对R做平稳性检验,结果显示,在5%的显著性水平下接受拒绝原假设,表明不存在...在建立计量经济模型时,总要选择统计性质优良的模型对上证指数收益率序列AR(3)模型进行条件异方差的ARCHLM检验(滞后

spss中曲线估计应该看R方还是F值来判断哪个模型拟合的更好?

R值是你这个曲线的你和程度,就是有百分之多少和你样本曲线相似,F值是这个R值的明显程度,所以你只要看R的百分比大小就可以了.从你做出的结果来看,都不合适啊,而且是明显不适合啊,解释变量的系数都不过0.

若某一宏观经济模型的参数如下:C = 200 + 0.8Y;I = 300 - 5r;L = 0.2Y - 4r;M =

1.把Y=C+I和320=0.2Y-4r联立,得均衡利率r=20,y=2000.作图就是横轴标为Y,纵坐标为I,图可以画了.2.政府投资乘数:产出变化量=投资变化量/(1-0.8)=2500-2000

数据库:E-R模型是 属于数据模型里面的 概念/逻辑/物理 数据模型的哪一个,还是独立的概念?

建立E-R模型是数据库概念设计的重要内容,也就是说属于E-R模型是概念模型里面的内容,是概念模型的一种表示方法,本身也是一种语义模型.概念设计是设计阶段的组成部分,同时建立E-R模型的工作,属于软件生

M2=c+b*R,eviews的回归分析结果,此模型是否可用,帮我分析下

软件的结果显示,这个回归的拟合优度才0.069047,信息损失极为严重,f检验的值才1.631691严重小于经验临界值4,还有常数项C,跟解释变量R的t检验值都偏小,他们的假设检验临界概率分别是0.5

数据库题目,要求:给出E-R图,再将其转换为关系模型.

表1:读者(读者号《主键》,姓名,地址,性别,年龄,单位)表2:图书(书号《主键》,书名,作者,出版社)表三:借出书信息(读者号,借出日期,应还日期)用表1中的读者号连接表三的读者号,建立联系,表1中

用相关指数R 2 的值判断模型的拟合效果,R 2 越大,说明残差平方和越小,模型的拟合效果越好,故①正确;在回归分析中,

用相关指数R2的值判断模型的拟合效果,R2越大,说明残差平方和越小,模型的拟合效果越好,故①正确;在回归分析中,回归直线过样本点中心:(.x,.y)点,故②正确;带状区域的宽...

简述E-R模型设计的基本要求和E-R图转换为关系模型的规则

p34~355个术语要素+36页第一段规则见36~374规则

用Eviews做回归分析是,一用加权回归模型的拟合度就特别好,R平方0.9999,使我一度不敢相信模型了

是有这种可能性的只要你操作没错就要相信自己当然,你要考虑模型的选择我经常帮别人做这类的数据分析的再问:我的变量有10多个,可是任选其中一个变量做加权回归时也有0.9几,而且我的是截面数据,会有别的问题