FX95esplus 一元线性回归
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/08/20 04:39:13
![FX95esplus 一元线性回归](/uploads/image/f/586955-11-5.jpg?t=FX95esplus+%E4%B8%80%E5%85%83%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%9B%9E%E5%BD%92)
y=30.331-1.877X这个y上面要加^这个符号的再问:相关系数是多少…?再答:r=-0.97203
一个变量,做自变量x,一个是因变量y.导入eviews,点击esimate,y=cx,结果就出来了.
你问的是2个问题吧,如果做一元线性回归,就不用检验相关性.下面只是简单说下操作,1、一元线性回归在spss里录入相应数据,自变量x,因变量Y,然后点击:analyze--regression--lin
使用regress命令多元线性回归——用最小二乘估计法B=REGRESS(Y,X),返回值为线性模型Y=X*B的回归系数向量X,n-by-p矩阵,行对应于观测值,列对应于预测变量Y,n-by-1向量,
6再问:6?怎么算的。。为什么我算的是-6再答:呃……抱歉少打了个负号再问:哦哦,肯定不?再问:我开学得去考试呢。。再答:平均值过符合线性方程再答:确定再答:你考什么试再问:好的,谢谢你再问:概率论
用福利的原始分数作为自变量进行分析是完全可以的.这个自变量的数据类型属于等距变量,即没有绝对零点但是有相等单位的数据.这种数据类型符合回归分析的数据要求.同时,如果觉得原始分数的代表性不是很强,也可以
相关分析表(Correlations)表明两个变量的线性相关性较强(r=0.601)较显著(p=0.000):提示两个变量之间在较大的程度上可以进行直线回归.Modelsummary表显示线性回归的决
我用origin给你拟合了一下,不是一次的,是二次的.以下是拟合结果:[2006-6-1209:15"/Graph1"(2453898)]PolynomialRegressionforData1_B:
你x10个值,y11个值,而且591.0也有误吧r=corrcoef(x,y);%r就是相关系数R=r^2;k=polyfit(x,y,1);scatter(x,y,'.');holdonx1=200
在MATLAB里,多项式由一个系数的行向量表示,其系数是按降序排列.所以:A=-0.2444B=0.6064
clear>>x=[1656,2122,2864,4033,6099];>>y=[2112,2170,2291,2456,2759];>>[P,S]=polyfit(x,y,1)%P为拟合回归系数即y
1)R方=0.552说明存款利率作为自变量可以解释因变量(六个月后涨跌额)55.2%,Durbin-Watson=1.457表示残差自相关不强,①当残差与自变量互为独立时,D=2或DW越接近2,判断无
把你关心的变量设置为因变量y,与y相关的变量设为自变量x,建立y=b0+b1*x,解出b0b1即可
t当然是时间啦很简单的用eviews做
令线性回归方程为:y=ax+b(1)a,b为回归系数,要用观测数据(x1,x2,...,xn和y1,y2,...,yn)确定之.为此构造Q(a,b)=Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)]^2(2
一元线性回归法是分析一个因变量与一个自变量之间的线性关系的预测方法.常用统计指标:平均数、增减量、平均增减量
步骤: 1.列计算表,求∑x,∑xx,∑y,∑yy,∑xy. 2.计算Lxx,Lyy,Lxy Lxx=∑(x-xˇ)(x-xˇ) Lyy=∑(y-yˇ)(y-yˇ) Lxy=∑(x-xˇ)(
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
(1)两个变脸光之剑不是对等关系,进行回归分析时,应该先根据研究目的确定自变量和因变量(2)回归方程的作用在于给定自变量的值估计推算因变量的值,回归方程表明变量间的变动关系(3)回归方程中自变量的系数