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相关分析和回归分析中x和y的关系
相关
系数
与回归
系数
的关系
是什么?
答:
(它们的取值符号相同)
回归
系数:由回归方程求导数得到,所以,回归系数>0,回归方程曲线单调递增;回归系数<0,回归方程曲线单调递减;回归系数=0,回归方程求最值(最大值、最小值)。回归系数(regressioncoefficient)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,...
回归分析
是不是
相关分析
?
答:
说法是错误的,
回归分析和相关分析
所分析的两个变量不一定是随机变量。相关分析,是研究现两个随机变量之间是否存在某种依存
关系
,最典型的一种如求相关系数;回归分析,是研究一个随机变量Y对另一个(或一组)随机变量
X的
函数依赖关系。所以说
相关分析中
所讨论的变量的地位一样,分析侧重于随机变量之间的...
回归分析与相关分析的
区别与联系
答:
【摘要】
相关分析和回归分析
是数理统计中两种重要的统计分析方法,在实际生活中应用非常广泛。两种方法从本质上来讲有许多共同点,均是对具有
相关关系的
变量,从数据内在逻辑分析变量之间的联系,但同时二者存在不同。相关分析可以说是回归分析的基础和前提,而回归分析则是相关分析的深入和继续。当两个或两...
直线
相关和
直线
回归分析的
目的是什么
答:
③分析目的不同:直线
相关分析
的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来;回归分析的目的则是把自变量与应变量间
的关系
用函数公式定量表达出来,回归分析不仅可以揭示X对
Y的
影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同:在
回归分析中
,因变量Y处在被解释的...
相关分析与回归分析的
联系与区别是什么?详细点的,高手来
答:
一、
相关分析与回归分析
的区别:1、划分不同:相关分析中涉及的变量不存在自变量和因变量的划分问题,变量之间
的关系
是对等的;而在
回归分析中
,则必须根据研究对象的性质和研究分析的目的,对变量进行自变量和因变量的划分。因此,在回归分析中,变量之间的关系是不对等的。2、变量不同:在相关分析中所有...
直线
回归与相关
应用的注意事项以及它们之问
的关系
是什么
答:
简述直线回归与相关应用的注意事项以及它们之问
的关系
。答: (1)注意事项:①根据分析目的选择变量及统计方法。②进行相关、
回归分析
前应绘制散点图。③相关
与回归
的应用条件:直线
相关分析
一般要求x、y服从二元正态分布,叉称为双变量正态分布。如果x、y不能满足双变量正态分布,最好计算spearman秩...
怎样用线性
回归的
方法求出
x
、
y
值?
答:
线性回归方程公式:b=(x1y1+
x
2
y
2+...xnyn-nXY)/(x1+x2+...xn-nX)。线性回归方程是利用数理统计
中的回归分析
,来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一,应用十分广泛。一、概念 线性回归方程中变量的
相关关系
最为简单的是线性相关关系,设随机变量与变量之间存在线性...
相关分析与回归分析的
联系与区别是什么?
答:
相关分析与回归分析
的研究目的不相同,相关分析用于描述变量之间是否存在
关系
,而回归分析则是研究影响关系情况,反映一个X或者多个X对
Y的
影响程度。相关分析只能研究变量之间相关的方向和程度,却不能得到变量之间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况,而这些都可以通过回归...
相关
系数怎么看?
答:
相关系数(pearson相关系数)是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性
关系
强度的统计量。有时pearson相关也称为积差相关或者积矩相关,基本原理是假设存在两个变量
X和Y
,则两个变量的皮尔逊相关系数可以通过以下公式进行计算:式中E为数学期望,N为样本容量。以上都可以计算皮尔逊相关系数。SPSSAU在
相关分析
...
一元线性
回归
模型
中Y
是被解释变量还是因变量?
答:
在回归分析模型
Y
=β0+β1X+ε(一元线性回归模型)中,Y是被解释变量,就称为因变量。X是解释变量,称为自变量。表示为:因变量Y随自变量
X的
变化而变化。协变量是指那些人为很难控制的变量,通常在
回归分析中
要排除这些因素对结果的影响。“选择变量”即是条件变量,并且有个条件定义按钮(rule),...
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