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回归直线相关系数
当所有观测值都落在
回归直线
上,则两个变量之间的
相关系数
为()。
答:
【答案】:C 当所有观测值都落在
回归直线
上时,说明两个变量完全线性相关,所以
相关系数
为+1或-1。即当两个变量完全正相关时,r=+1;当两个变量完全负相关时,r=-l。
直线回归
的
相关系数
r怎么看啊?
答:
直线回归
y=a+bx跟
相关系数
r之间没有关系的,回归方程是表述了各点之间自变量与应变量的产业化规律,表达的是一个趋势。相关系数r表态的是这种趋势的相关程度,也就是点的集中程度。如果所有的点距回归方程都很近,说明相关性好。
怎么求
直线相关系数
r?
答:
首先已知
回归系数
b1,讲方程逆推,自变量因变量互换,得到回归系数b2,
相关系数
r=sqr(b1*b2)(sqr是开平方的意思),如此便可得到相关系数r。
直线回归
y=a+bx跟相关系数r之间没有关系的,回归方程是表述了各点之间自变量与应变量的产业化规律,表达的是一个趋势。相关系数r表态的是这种趋势的相关程度,...
若所有观察值都落在
回归直线
上,则x与y之间的
相关系数
是( )。
答:
【答案】:B 由题干可知,所有观察值都落在
回归直线
上,x和y之间为完全相关关系(实际上就是函数关系),故
相关系数
r=1。
当所有观察值都落在
回归直线
yc=a+bx上时,则x与y之间的
相关系数
为...
答:
【答案】:C 当所有观察值都落在
回归直线
yc=a+bx上时,表明x与y是完全线性相关。若
回归系数
b大于0,二者为完全正相关,
相关系数
为1;若回归系数b小于0,则二者为完全负相关,相关系数为-1。
回归系数
与
相关系数
的区别?
答:
直线回归
系数与
相关系数
的区别:1.资料要求上 回归只要求Y服从正态分布,对X可以不要求;相关要求两变量均服从正态分布。2.应用上 说明两变量间依存变化的数量关系用回归;说明两变量间的相关关系用相关。3.意义上
回归系数
b表示X每增(减)一个单位,Y平均改变b个单位;相关系数r说明具有直线关系的...
若
回归直线
方程中的
回归系数
b=0时,则
相关系数
r=__
答:
由于在
回归系数
b的计算公式中,与
相关指数
的计算公式中,它们的分子相同,故 答案为:0.
回归直线
的拟合优度指标有哪些?
答:
能反映
回归直线
拟合优度的指标有:
相关系数
、剩余变差(或残差平方和)。拟合优度(Goodness of Fit)是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数(亦称确定系数)R²。R²最大值为1。R²的值越接近1,说明回归直线对观测值的拟合程度越好;反之,R²的值...
回归直线 相关系数
取值范围是?
答:
-1到1 r(
相关系数
)大于零,表明两个变量正相关:小于零表明两个变量负相关 绝对值越接近于1,表明两个变量的线性相关性越强;越接近于0时,表明两个变量之间几乎不存在线性相关关系,通常当r的绝对值大于0.75时,认为两个变量有很强的线性相关关系 ...
如何计算
直线
的
相关系数
及
回归系数
?
答:
一般来说,线性
回归
都可以通过最小二乘法求出其方程,可以计算出对于y=bx+a的
直线
,其经验拟合方程如下:其
相关系数
(即通常说的拟合的好坏)可以用以下公式来计算: 虽然不同的统计软件可能会用不同的格式给出回归的结果,但是它们的基本内容是一致的。以STATA的输出为例来说明如何理解回归分析的结果...
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