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问题一:给出样本回归方程,并解释回归系数的实际意义 直线回归方程:当两个变量x与y之间达到显著地线性相关关系时,应用最小二乘法原理确定一条最优直线的直线方程y=a+bx,这条回归直线与个相关点的距离比任何其他直线与相关点的距离都小,是最佳的理想直线.
回归截距a:表示直线在y轴上的截距,代表直线的起点.
回归系数b:表示直线的斜率,他的实际意义是说明x每变化一个单位时,影响y平均变动的数量.
即x每增加1单位,y变化b个单位.
问题二:回归系数的经济意义 自变量每增加一个单位,因变量增加的平均值。
问题三:回归系数的介绍 在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。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中之斜率b,称为回归系数,表X每变动一单位,平均而言,Y将变动b单位。
问题四:#spss回归分析# 线性回归分析其中β T F分别什么含义 怎么数字才有效? 5分 首先来说明各个符号,B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单位不同而造成的误差。T值就是对回归系数的t检验的结果,绝对值越大,sig就越小,sig代表t检验的显著性,在统计学上,sig 问题五:excel回归分析中的指标代表什么意义 统计学中的回归预测分析具有普遍的实用意义,但变量之间关系分析及计算繁杂,而借助Excel可方便高效地研究其数量变动关系,完成其繁杂的计算分析过程。 根据回归预测中的实例,借助Excel进行相关分析,判断出其相关程度,并在此基础上建立回归模型,最后用Excel完成计算分析、统计检验及预测,使回归预测分析的计算过程更简捷,统计预测方法更为实用。 直线回归分析是研究一个应变量与一个自变量间呈直线趋势的数量关系。在实际中,常会遇到一个应变量与多个自变量数量关系的问题。一个应变量与多个自变量间的这种线性数量关系可以用多元线性回归方程来表示。
式中b0相当于直线回归方程中的常数项a,bi(i=1,2,……m)称为偏回归系数,其意义为当其它自变量对应变量的线性影响固定时,bi反映了第i个自变量xi对应变量y线性影响的度量。 〔例〕财政收入多因素分析 在一定时期内,财政收入规模大小受许多因素的影响,如国民生产总值大小、社会从业人员多少、税收规模大小、税率高低因素等。本例仅取四个变量作为解释变量,分析它们对财政收入的影响程度。 t: 年份,y: 财政收入(亿元),xl: 税收(亿元),x2: 国民生产总值 (亿元),x3: 其他收入(亿元),x4: 社会从业人数(万人)。 数据来自中国统计出版社出版的《中国统计年鉴》,数据时限为1978-1995年,见下图1所示。按下列步骤使用Excel“回归”分析工具: 1. 输数据: 将数据输入A1:F19单元格。数据为19行6列,分别记每列变量名为t、y、x1、x2、x3、x4
2. 相关分析: (1)选择Excel“工具”菜单之“数据分析”选项, 在分析工具框中选“相关系数”。相关系数对话框将显示为图2所示,它带输入输出的提示。
1)输入 输入区域:$B$1:$F$19 分组方式:⊙逐列 选择标志位于第一行 2) 输出选项 ⊙输出区域: $A$21 (2)单击“确定”,Excel将计算出结果显示在输出区域中。
3. 回归分析: (1) 选择Excel“工具”菜单之“数据分析”选项, 在分析工具框中“回归”。回归对话框将显示为图4所示,
1) 输入 Y值输入区域:$B$1:$B$19 X值输入区域:$C$1:$F$19 标志 常数为零:只有当用户想强制使回归线通过原点时才选此框 置信度: Excel自动包括了回归系数的95%置信区间。要使用其他置信区间,选择该框并在“置信度”框中输入置信水平 2) 输出选项 ⊙ 输出区域: $H$1 3) 残差 残差(R):选择此框可得到预测值和残差(Residual),见图7。......>>
回归截距a:表示直线在y轴上的截距,代表直线的起点.
回归系数b:表示直线的斜率,他的实际意义是说明x每变化一个单位时,影响y平均变动的数量.
即x每增加1单位,y变化b个单位.
问题二:回归系数的经济意义 自变量每增加一个单位,因变量增加的平均值。
问题三:回归系数的介绍 在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。回归系数越大表示x 对y 影响越大,正回归系数表示y 随x 增大而增大,负回归系数表示y 随x增大而减小。回归方程式Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动一单位,平均而言,Y将变动b单位。
问题四:#spss回归分析# 线性回归分析其中β T F分别什么含义 怎么数字才有效? 5分 首先来说明各个符号,B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单位不同而造成的误差。T值就是对回归系数的t检验的结果,绝对值越大,sig就越小,sig代表t检验的显著性,在统计学上,sig 问题五:excel回归分析中的指标代表什么意义 统计学中的回归预测分析具有普遍的实用意义,但变量之间关系分析及计算繁杂,而借助Excel可方便高效地研究其数量变动关系,完成其繁杂的计算分析过程。 根据回归预测中的实例,借助Excel进行相关分析,判断出其相关程度,并在此基础上建立回归模型,最后用Excel完成计算分析、统计检验及预测,使回归预测分析的计算过程更简捷,统计预测方法更为实用。 直线回归分析是研究一个应变量与一个自变量间呈直线趋势的数量关系。在实际中,常会遇到一个应变量与多个自变量数量关系的问题。一个应变量与多个自变量间的这种线性数量关系可以用多元线性回归方程来表示。
式中b0相当于直线回归方程中的常数项a,bi(i=1,2,……m)称为偏回归系数,其意义为当其它自变量对应变量的线性影响固定时,bi反映了第i个自变量xi对应变量y线性影响的度量。 〔例〕财政收入多因素分析 在一定时期内,财政收入规模大小受许多因素的影响,如国民生产总值大小、社会从业人员多少、税收规模大小、税率高低因素等。本例仅取四个变量作为解释变量,分析它们对财政收入的影响程度。 t: 年份,y: 财政收入(亿元),xl: 税收(亿元),x2: 国民生产总值 (亿元),x3: 其他收入(亿元),x4: 社会从业人数(万人)。 数据来自中国统计出版社出版的《中国统计年鉴》,数据时限为1978-1995年,见下图1所示。按下列步骤使用Excel“回归”分析工具: 1. 输数据: 将数据输入A1:F19单元格。数据为19行6列,分别记每列变量名为t、y、x1、x2、x3、x4
2. 相关分析: (1)选择Excel“工具”菜单之“数据分析”选项, 在分析工具框中选“相关系数”。相关系数对话框将显示为图2所示,它带输入输出的提示。
1)输入 输入区域:$B$1:$F$19 分组方式:⊙逐列 选择标志位于第一行 2) 输出选项 ⊙输出区域: $A$21 (2)单击“确定”,Excel将计算出结果显示在输出区域中。
3. 回归分析: (1) 选择Excel“工具”菜单之“数据分析”选项, 在分析工具框中“回归”。回归对话框将显示为图4所示,
1) 输入 Y值输入区域:$B$1:$B$19 X值输入区域:$C$1:$F$19 标志 常数为零:只有当用户想强制使回归线通过原点时才选此框 置信度: Excel自动包括了回归系数的95%置信区间。要使用其他置信区间,选择该框并在“置信度”框中输入置信水平 2) 输出选项 ⊙ 输出区域: $H$1 3) 残差 残差(R):选择此框可得到预测值和残差(Residual),见图7。......>>
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