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回归分析一般根据什么来确定
回归分析
的基本原理是
什么
呢?
答:
在统计学中,回归分析(regression
analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法
。回归分析按照涉及的变量的多少,分为一元回归和多元回归分析;按照因变量的多少,可分为简单回归分析和多重回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。
回归分析
的基本步骤是
什么
?
答:
回归分析:
1、确定变量:明确预测的具体目标
,也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量,那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料,寻找与预测目标的相关影响因素,即自变量,并从中选出主要的影响因素。2、建立预测模型:依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算,在此基础上建立回归...
线性
回归分析
是
根据
剩余平方和
什么
原则
确定回归
系数的
答:
2、如果是可决系数,是根据总残差方差的结构占比来确定的
。总残差平方和,由2部分组成,即可解释误差部分,和不可解释的部分2组。即,总残差平方和=可解释误差平方和+和不可解释误差平方和(也有部分教材叫做 总平方和=回归平方和+残差平方和)可解释误差平方和部分,是 (预测值-样本均值)^2 不可...
回归分析
模型的精确度可以用哪些参数
来确定
,如何确定?
答:
回归分析模型的精确度可以用如下参数来确定:
1、均方差
均方差是通过对所有predict产生的值减去测试数据的原有值产生的差值进行平方,然后求和,再去除以所有predict的数据个数m。2、均方根误差 均方根误差是通过对所有predict产生的值减去测试数据的原有值产生的差值进行平方,然后求和,再去除以所有predic...
回归分析
的应用
答:
一般来说,
回归分析是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系
,建立回归模型,并根据实测数据来求解模型的各个参数,然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据;如果能够很好的拟合,则可以根据自变量作进一步预测。例如,如果要研究质量和用户满意度之间的因果关系,从实践意义上讲,产品质量会影响...
什么
是
回归分析
答:
回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的
定量关系的一种统计分析方法
。运用十分广泛,回归分析按照涉及的变量的多少,分为一元回归和多元回归分析。在大数据分析中,回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及...
回归分析
是基于
什么
原理?
答:
基准
回归分析
,又称为基础回归分析或简单线性回归分析,是一种用来探索两个或多个变量之间关系的统计分析方法。在基准回归分析中,通常关注的是一个因变量(也称为响应变量或结果变量)和一个或多个自变量(也称为预测变量或解释变量)之间的关系。详细来说,基准回归分析的核心在于建立一个数学模型,该...
在
回归分析
中,如何
确定回归
预测值的数值?
答:
在
回归分析
中,
确定回归
预测值的数值通常涉及以下步骤:1.数据准备:首先,我们需要收集和整理相关的数据。这包括确定自变量(独立变量)和因变量(依赖变量),并确保数据是完整的、准确的和可靠的。2.建立模型:接下来,我们需要选择一个合适的回归模型来拟合数据。常见的回归模型包括线性回归、多项式回归、...
进行
回归分析
时,首先需要
确定
( )。
答:
【答案】:C 此题考查
回归分析
。进行回归分析时,首先需要
确定
因变量和自变量。回归分析中,被预测或被解释的变量称为因变量,
一般
用Y表示;用来预测或解释因变量的变量称为自变量,一般用X表示。
回归分析
的认识及简单运用
答:
回归分析(regression analysis)
是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法
。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,分为回归和多重回归分析;按照自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中,只包...
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