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x对y的回归
y对x回归
和
x对y回归
区别
答:
表示方法、侧重点。1、表示方法:
y对x回归
方程表示为Y关于X的回归方程,即Y=f(X);
x对y
回归方程表示为X关于
Y的回归
方程,即X=g(Y)。2、侧重点:y对x回归侧重研究y随x的变化情况,通过分析自变量x对因变量y的影响来解释现象;x对y回归侧重研究x随y的变化情况,通过分析因变量y对自变量x的影响来...
证明:
X对Y
做
回归
的R方和
Y对
X做回归的R方,两个R方相同。
答:
对于第一个
回归
,SST=观测到的Σ(yi-
y
拔),SSE=Σ(α0+α1Xi-y拔)= Σ(α0+α1Xi-α0-α1
X
拔)=α1Σ(xi-
x
拔) 。 所以 R-square1 = α1*[Σ(xi-x拔)/Σ(yi-y拔) ]对于第二个回归,同理有 R-square2 =β1*[Σ(yi-y拔)/Σ(xi-x拔)]注意到 β1=Σ(xi-x拔)...
中介效应模型可以滞后吗
答:
中介效应模型所以在特定人群中估计系数可能不准理解方法参考混合模型,因为存在上面的问题,所以一般我们会做一个允许个体扰动的情形下纵向数据的中介模型。因此中介效应模型可以滞后。检验方法 因果步骤法由Baron和Kenny 1986 提出,其检验步骤分为三步。第一,
X对Y的回归
,检验回归系数c的显著性,第二,X...
回归
分析如何判断
x
与
y的
关系?
答:
1. 线性趋势:
x
和
y的
关系是线性的。如果不是,则不能进行线性
回归
分析;2. 独立性:因变量y的取值相互独立,它们之间没有联系;3. 正态性:因变量y的取值呈正态分布;4. 方差齐性:因变量y的方差相同。后两个条件其实没有这么重要。一般的临床研究只是建立回归方程,探讨x和y的关系,后两个条件不...
logistic
回归
中共线性如何处理?
答:
Logit
回归
分析用于研究
X对Y的
影响,并且对X的数据类型没有要求,X可以为定类数据(可以做虚拟变量设置),也可以为定量数据,但要求Y必须为定类数据,并且根据Y的选项数,使用相应的数据分析方法。logit回归分析一般可分为三类,分别是二元logit回归、多分类logit回归、有序logit回归,三类logit回归区别如下...
中介效应检验方法
答:
中介效应检验方法是:因果逐步回归检验法、系数乘积法、改良后的因果逐步回归法。因果逐步回归法由Baron和Kenny(1986)提出,其检验步骤分为:分析
X对Y的回归
,检验回归系数c的显著性(即检验H0:c=0);分析X对M的回归,检验回归系数a的显著性(即检验H0:a=0);分析加入中介变量M后X对Y的回归,...
求出自变量
x
和因变量
y的
线性
回归
方程
答:
(1)用所给样本求出两个相关变量的(算术)平均值:
x
_=(x1+x2+x3+...+xn)/n
y
_=(y1+y2+y3+...+yn)/n ;(2)分别计算分子和分母:(两个公式任选其一) 分子=(x1y1+x2y2+x3y3+...+xnyn)-nx_
Y
_ 分母=(x1^2+x2^2+x3^2+...+xn^2)-n*x_^2 3)来计算 b。
回归
分析中回归系数与决定系数到底有什么意义
答:
回归
方程表示自变量x对因变量y影响大小参数。回归系数越大表示
x对y
影响越大,正回归系数表示y随x增大,而增大负回归系数表示y随x增大而减小。回归方程式^Y=bX+a之斜率b,称回归系数,表X每变动单位,平均而言Y变动b单位。决定系数:在
Y的
总平方和中,由X引起的平方和所占的比例,记为R2(R的平方) ...
高一数学。 求
Y
与
X
之间的线性
回归
方程
答:
∑△
x
^2=33.4084+35.7604+26.8324+5.1984+0.9604+0.0064+0.8464+24.2064+42.5104+62.7264 =232.402 b=﹙∑△xiyi)/(∑xi^2)=349.18/232.402≈1.50248 a=
y
_-b*x_=39.1-1.50248*38.08≈-18.1145 所以,粗略
回归
方程为 y^=1.5x^-18 精细回归方程为 y^=1.5024...
求
Y
关于
X
的线性
回归
方程和当Xo=0.16时,估计
y的
值。
答:
∴
y
关于
x
的线性
回归
方程是:y= 314.51+1121.51x 回归结果检验:n|—1—|—2—|—3—|—4—| —5—|—6—|—7—|—8—|—9—|—10|—11|—12|
X
| 0.10| 0.11|0.12| 0.13| 0.14| 0.15| 0.16|0.17|0.18|0.20|0.21|0.23|
Y
|—420|—435|—450| 455|—450| ...
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