作业帮求标准化回归方程时常数项不显著需不需要剔除
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/17 02:01:39
t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性,而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性.各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系,并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系
1,画散点图,可以看出是个抛物线,也就是个一元二次方程.还不确定的话,可选择回归--曲线估计,把所有的回归模型全选上,拟合后看R2,最大的为二次方和立方,立方的第四个参数为0,所以实际上还是个二次方.
y=bx+a用公式.b的分子为：(x1y1+x2y2+...xnyn)-nx'y',x',y'分别为xi,yi的平均值b的分母为：(x1^2+x2^2+...xn^2)-n(x')^2求出了b之后,再
当然不是,R2是用来衡量解释变量对被解释变量的解释力的,显著性需要看回归系数的t统计量或F统计量,看起在选点的显著水平下是否显著.再问：作者认为种子重量每增加1g发芽率就提高2.17%，对吗？再答：那
Excel中的TINV函数计算,TINV(0.05,6)=2.447.既然t的绝对值用同样方法,可以测试其他每个自变量的统计显著性水平.以下是每个自变量的t
有的公式中“b”指的是系数,而有的公式指的是常数.常数“b”的值是在求出系数“a”后,用公式b=y平均-a*x平均来计算.若欲求系数“b”,公式好复杂,给你个链接自己看吧.http://baike.b
详MODE31SHIFTCLR1=X1,Y1DTX2,Y2DT……SHIFTS-VAR→→1=计算aSHIFTS-VAR→→2=计算b代入y=bx+a谢谢、
简单和你说吧首先看方差检验表,通过检验了说明回归方程可靠性强,反之则不强,回归系数的检验是说明自变量是不是对因变量真的有影响!
标准系数是指数据标准化以后算出来的系数,非标准化系数就是用你原来的数据算出来的系数,如果你想写出你的回归方程的话,就要看非标准那一栏的B下边的系数哈.ppv课,专业的视频网站,想学spss吗?就来pp
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
你有没有统计软件,SPSS,eviews都可以很容易得到的用excel也行,点击工具-数据分析（没有的话,先选中加载宏-选中分析工具库,之后就会出现数据分析）-在里面找到“回归”,然后就可以出来啦.
首先来说明各个符号,B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单
这个比较理论,需要求出原始数据的均数和标准差,反带入方差
用回归系数求Y=AX+B
y^=-1.3571x^+7.7143R^2=0.9112这是用工具软件（excel)计算的.若需要手工计算步骤,请追问.
没有什么投机取巧的方法,只能老老实实套公式.（1）根据题意确定y和x,设y=bx+a (2) 根据题目所给数据,按照公式要求确定a,b的值 （3）写出线性回归方程y=a+
=∑(xi-μx)(yi-μy)/√∑(xi-μx)^2*√∑(yi-μy)^2
回归系数比较大小是通过绝对值的比较,同时应该看后面的标准化回归系数进行比较影响的大小
就是一元一次如果y=ax^2设z=x^2就变成y=az可以看这个参考y=polyfit(x,y,2)只是拟合回归方程而已.p接近于0的话是说明回归显著,即系数显著不为0也就是x^2对y的影响显著你合度