摘 要许多经济现象往往不是简单的与某一因素有关而是要受多个因素的影响此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化这就是多元回归亦称多重回归当多个自变量与因变量之间是线性关系时所进行的回归分析就是多元性回归本文在2007年全国各省市主要工业产品的产量与工业总产值的具体数据下选用塑料水泥钢筋平板玻璃粗钢盘条以及原煤等工业产品的产量作为研究对象建立多元线性回归模型并对模型
多元线性回归模型一多元线性回归模型的一般形式设随机变量y与一般变量的线性回归模型为:写成矩阵形式为:其中: 二多元线性回归模型的基本假定1解释变量是确定性变量不是随机变量且要求这里的表明设计矩阵X中自变量列之间不相关样本容量的个数应大于解释变量的个数X是一满秩矩阵2随机误差项具有0均值和等方差即:即假设观测值没有系统误差随机误差的平均值为0随机误差的协方差为0表明随机误差项在不同的
多元线性回归分析预测法概述 在市场的经济活动中经常会遇到某一市场现象的发展和变化取决于几个影响因素的情况也就是一个 E59BA0E58F98E9878F o 因变量 因变量和几个自变量有依存关系的情况而且有时几个影响因素主次难以区分或者有的因素虽属次要但也不能略去其作用例如某一商品的 E99480E594AEE9878F o 销售量 销售量既与人口的增长变化有关也与 E5958
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级多元线性回归 Multiple Regression卫生统计与信息管理教研室二00七年九月基本概念例 以8岁正常男童的 体重 X1 心脏纵径 X2 儿童心脏面积Y 胸腔横径X3 推算基本概念例:人的体重与身高胸围血压值与年龄性别劳动强
Click to edit Master titleClick to edit Master text stylesSecond LevelThird LevelFourth LevelFifth Level 多元线性回归PowerPoint统计学 多元线性回归§1 多元线性回归模型 §2 回归方程的拟合优度§3 显著性检验§4 多重共线性§5 利用回归方程进行估计和预
August 2 2010August 2 2010 b1b2?bk称为偏回归系数 bi 表示假定其他变量不变当 xi 每变动一个单位时y 的平均变动值求解各回归参数的标准方程如下F检验August 2 2010August 2 2010August 2 2010回归系数的检验(步骤)August 2 2010在建立多元线性回归模型时不要试图引入更多的自变量除非确实有必要在社会科学的研究中由于所使
1.误差项ε是一个期望值为0的随机变量即E(?)=0. 2.误差项ε的方差都相等即 是未知参数可以根据样本数据作估计.记 的估计为 则某商业银行2002年的有关业务数据()二估计标准误差(standard error of estimate) 2.计算检验统计量回归根据()式( )根据例并可得 的置信区间 根据例 的数据检验自
多元线性回归(Multiple Linear Regression)分析一个因变量(dependent variable)与多个自变量(independent variable)的数量关系的方法,称多元回归分析。直线回归复习研究两个变量间的线性关系,称直线回归(linear regression)。这是回归分析中,最简单的一种。如由x推算y,则:X称自变量(independent variable
Matlab多元线性回归[ b bint r rint stats ]=regress ( y x ) 其中b 是回归方程中的参数估计值bint 是b 的置信区间r 和rint 分别表示残差及残差对应的置信区间StatS 数组包含三个数字分别是相关系数F 统计量及对应的概率p 值拟合结果:Y=b(1)x(1)b(2)x(2)b(3)x(3)…b(n)x(n)b(1)是系数x(1)为
Matlab多元线性回归[ b bint r rint stats ]=regress ( y x ) 其中b 是回归方程中的参数估计值bint 是b 的置信区间r 和rint 分别表示残差及残差对应的置信区间StatS 数组包含三个数字分别是相关系数F 统计量及对应的概率p 值拟合结果:Y=b(1)x(1)b(2)x(2)b(3)x(3)…b(n)x(n)b(1)是系数x(1)为
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