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SAS多元线性回归分析与
残差分析
实验结果和数据集
SAS多元线性回归分析与
残差分析
实验结果和数据集
2022-05-16 14:04:16
462KB
线性回归
文档资料
算法
回归
1
残差分析
作残差图-MATLAB统计工具箱中的回归分析命令
3.
残差分析
,作残差图: rcoplot(r,rint) 从残差图可以看出,除第二个数据外,其余数据的残差离零点均较近,且残差的置信区间均包含零点,这说明回归模型 y=-16.073+0.7194x能较好的符合原始数据,而第二个数据可视为异常点. 4.预测及作图: z=b(1)+b(2)* plot(x,Y,'k+',x,z,'r') 返回 To MATLAB(liti12)
2022-05-01 13:29:33
588KB
统计回归
1
残差分析
的内容-线性回归分析
残差分析
的内容 分析残差是否为服从均值为0的正态分布; 分析残差序列是否独立; 分析残差是否为等方差的正态分布(也叫异方差分析); 探测样本中的异常值和强影响点。
2022-03-18 07:55:22
4.9MB
线性回归分析
1
残差分析
作残差图-数学建模回归分析
3.
残差分析
,作残差图: rcoplot(r,rint) 从残差图可以看出,除第二个数据外,其余数据的残差离零点均较近,且残差的置信区间均包含零点,这说明回归模型 y=-16.073+0.7194x能较好的符合原始数据,而第二个数据可视为异常点. 4.预测及作图: z=b(1)+b(2)* plot(x,Y,'k+',x,z,'r') 返回 To MATLAB(liti12)
2021-12-21 01:58:00
1.35MB
数学建模
1
多元回归-最小二乘法-
残差分析
多元回归-最小二乘法-
残差分析
笔记 一.多元线性回归模型的假设 我们需要进行以下六个假设,这些假设是经典的多元线性回归模型有效的前提: 1、因变量Y和自变量X1,X2,…,Xk之间的关系是线性的。 2、自变量(X1,X2,…,Xk)不是随机的。而且,两个或多个自变量之间不存在精确的线性关系。 3、以自变量为条件的残差的期望值为0:E(ε|X1,X2,…,Xk)=0。 4、残差项的方差对于所有观察值都是相同的:E(εi2)=σε2。 5、残差项在各个观测值之间是不相关的:E(εiεj)=0,j≠i。 6、残差项是正态分布的。 二.计量经济学中的普通最小二乘法(OLS)的4个基本假设条件分别为:
2021-12-14 22:14:26
236KB
回归
多元回归
最小二乘法
1
残差分析
方法-统计回归模型
残差分析
方法 结果分析 残差全为正,或全为负,管理—教育组合处理不当 残差大概分成3个水平, 6种管理—教育组合混在一起,未正确反映 。 应在模型中增加管理x2与教育x3, x4的交互项 残差 e 与资历x1的关系 e与管理—教育组合的关系 组合 1 2 3 4 5 6 管理 0 1 0 1 0 1 教育 1 1 2 2 3 3 管理与教育的组合
2021-11-09 21:50:38
998KB
数学建模
1
输出
残差分析
图-keras:基于python的深度学习库
线都呈平行状态,表明两个因素变量不存在交互作用。 (7)输出
残差分析
图 Estimated Marginal Means of DELUSION BLOCK 4321 E st im at ed M a rg in al M e an s 11.0 10.5 10.0 9.5 9.0 8.5 8.0 COND 1 2 3 4
2021-07-19 21:02:22
2.2MB
spss
中文教程
1
统计学高清思维导图-
残差分析
统计学高清思维导图-
残差分析
2021-06-22 11:02:14
1.54MB
残差分析
统计学
思维导图
sas程序(多元线性回归方程拟合和
残差分析
)
通过sas软件,拟合出多元线性回归方程,接着求出其残差、学生化残差、杠杆量等,进而求出学生化残差,画出QQ图,画出残差图,最后进行BOX-COX变换。
2021-06-21 17:22:06
3KB
sas
1
基于
残差分析
的离群点检测算法matlab
基于
残差分析
的离群点检测算法,适用具有线性回归关系的二维数据,可以对数据中的离群点进行有效剔除检测。
2019-12-21 21:51:59
1KB
残差分析
离群点检测
matlab
1
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