线性相关和多元回归方程中同一自变量的回归系数正负号不一致

这下通了,都是小问题：x1=[100101.9108.2104.01102.6103.6];x2=[174162.6233.8257322.4373.1];y=[88.9283.791.13127.2

不可能有图的两个变量可以在二维空间即平面上作出图形三个变量可以在三维空间作出图形（空间解析几何）四维及以上的就根本不可能做出来了!三维的可用MATLAB再问：比如用spss软件已经做出二元线性回归方程

哥们自己看吧,我没耐心,你有时间就琢磨一下吧!

int应该是调用regress函数的第二个返回值,也就是对回归系数的区间估计NAN表示不定量,说明regress函数无法对你的回归系数做区间估计,看看你是不是少了什么东西,比如说置信度

逐步回归只是回归过程采用的其中一种方法而已.多元线性回归可以和非线性回归相区分,也就是解释变量和被解释变量之间建立的回归方程,如果是线性的,则是线性回归,否则是非线性回归.多元逐步回归是回归分析建模的

这两个检验你不用管自由度.记住公式就可以.考试的时候套用就行...

变量进入回归方程需要两个两个条件：能够提高方程的解释量、能够使方程最为简化.因此,如果一个变量加入后解释量仅仅由90提高到91,那么多数情况下这个变量不会被纳入.是否被纳入方程,就要看后面的检验值t值

简单线性：等式两边都不取对数对数：等式两边都取对数半对数：等式一边取对数显著性检验：单个系数t检验,联合显著性F检验

y=[320320160710320320320160710320];x1=[2.31.71.31.71.71.611.71.71.7];x2=[2.31.71.71.61.71.711.71.71.

主要区别有三点：1.线性相关分析涉及到变量之间的呈线性关系的密切程度,线性回归分析是在变量存在线性相关关系的基础上建立变量之间的线性模型；2.线性回归分析可以通过回归方程进行控制和预测,而线性相关分析

滞后期p一般是1个1个往上加每加一个就用t,F统计检验看看各个系数然后断定是否继续加这样

用MINITAB来分析如果是用EXCEL的话,用"工具栏"里的"数据分析"中,选定"回归",再选定数据做分析就可以了.

y=[320320160710320320320160710320];x1=[2.31.71.31.71.71.611.71.71.7];x2=[2.31.71.71.61.71.711.71.71.

选D回归直线必过样样本中心点即(x拔,y拔）高中这里对于相关系数计算不太要求但需要知道什么是正相关,负相关此题是负相关相关系数r在(-1,0)内如果你认可我的回答,请点击“采纳为满意答案”,祝学习进步

1.线性回归和非线性回归没有实质性的区别,都是寻找合适的参数去满足已有数据的规律.拟和出来的方程（模型）一般用来内差计算或小范围的外差.2.Y与X之间一般都有内部联系,如E=m*c^2.所以回归前可收

第一问：回归分析考虑了三个因素,有可能存在多余变量或者缺失变量导致系数不显著,这是非常正常的.因为你不能确定你模型设定的合理性,所以模型需要修正和完善第二问：你只考虑管理成本和GDP增速,没有考虑其他

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（

二、一元线性回归2．1．命令polyfit最小二乘多项式拟合[p,S]=polyfit（x,y,m）多项式y=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1其中x=（x1,x2,…,xm）x1…xm为（

答：求和符号"∑".符号"∑"读作"西格玛",常用作求和,"∑"（∑上面有一个n,下面有一个i=1,右面有一个ai)读作"西格玛ai从i=1到i=n","∑"（∑上面有一个n,下面有一个i=1,右面有

是依据误差的平方和最小这个条件来求回归系数的.比如一元的,y=ax+bE=∑(y-yi)^2=∑(axi+b-yi)^2将a,b看成变量,则E的最小值需有其偏导数为0,即E'a=2∑(axi+b-yi