Question

为什么在多元线性回归模型中不能使用决定系数比较模型的拟合优度

Answer 1

问：为什么在多元线性回归模型中不能使用决定系数比较模型的拟合优度

答：在多元线性回归模型中，决定系数可以衡量因变量和自变量之间的线性关系，但它并不能衡量模型的拟合优度。模型的拟合优度可以通过均方误差（mean squared error，MSE）来衡量，它表示预测值与真实值之间的差异，越小表示模型的拟合优度越高。因此，在多元线性回归模型中，我们应该使用均方误差来比较模型的拟合优度。

问：什么是高阶自回归，怎么检验高阶自回归？

答：高阶自回归模型是指在一个时间序列的自回归模型中，自变量不仅与前一个时刻的值有关，还与前两个或更多时刻的值有关。

答：检验高阶自回归模型常用的方法是使用信息准则，例如AIC、BIC等，通过比较不同模型的信息准则值来选择最优的高阶自回归模型。此外，也可以使用Ljung-Box统计量来检验残差序列是否符合自相关性。如果残差序列不存在显著的自相关性，则说明高阶自回归模型是合理的。

问：常见的非线性回归模型有哪些并写出来

答：常见的非线性回归模型包括指数回归、对数回归、幂回归和多项式回归。这些模型的公式分别为：指数回归：$y = b_0 \cdot e^{b_1 x}$对数回归：$y = b_0 + b_1 \cdot \ln(x)$幂回归：$y = b_0 + b_1 \cdot x^n$多项式回归：$y = b_0 + b_1 x + b_2 x^2 + \dots + b_n x^n$其中 $y$ 是预测值，$x$ 是自变量，$b_0$ 到 $b_n$ 是模型的系数。

问：线形回归模型可以手写吗 谢谢

答：抱歉，下班路上没有纸笔

问：打出来的看不懂我就还剩一次机会了 可以在备忘录里手写给我吗

答：你提交的问题，我都已经解答完后，再给你免费解答两题了，地铁上很多人，不方便啊