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已有多元线性回归模型,如何预测未来几年?(X,Y值均不知)
如题所述
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第1个回答 2017-05-02
打算档男w
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...
多元线性回归模型
和灰色系统(1,1)模型
预测未来
十年的人口值,最好...
答:
我有灰色
模型
的代码 在matlab里面运行 很准的哦 我经常用GM(1,1) 如果
多元线性回归
的的话 用matlab regress命令就可以了 自然增长率(x1) 人均GDP(x2) 农业人口(x3) 老年抚养比(x4) 妇女平均初婚年龄(x5
)
预测
代码:gm_1_1(Y',10)--Y:是往年人口的值。预测总人口:6...
多元线性回归
分析
答:
多元线性回归
分析是一种统计方法,旨在通过研究自变量
(X)
与因变量(Y)之间的关系,探索Y的形成机制并预测其值。回归类型根据Y的性质分为五类:线性、0-1、定序、计数和生存回归。回归分析的核心任务包括判断X与Y的相关性、确定正负关系以及确定每个自变量的权重,以揭示变量间的相对重要性。在实际应用...
回归
方程的
预测
答:
4.检验
回归预测模型,
计算预测误差 回归预测模型是否可用于实际
预测,
取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验,且预测误差较小,才能将回归方程作为预测模型进行预测。5.计算并确定预测值 利用回归预测模型计算
预测值,
并对预测值进行综合分析,确定最后的预测值。1)应用回归...
a表示截距, b表示直线的斜率, e是什么?
答:
回归线的性质是线性的。线性回归使用最佳的拟合直线(也就是回归线)在因变量(Y)和一个或多个自变量
(X)
之间建立一种关系。
多元线性回归
可表示为Y=a+b1*X +b2*X2+ e,其中a表示截距,b表示直线的斜率,e是误差项。多元线性回归可以根据给定的预测变量(s)来预测目标变量的值。
用
线性回归模型
进行预测时,单个
值预测
与均值预测相等,且置信区间也相同...
答:
因为
预测值
用
线性回归模型
进行预测时,单个
值预测
与均值预测相等,且置信区间也相同 ,必须用多根发热导管在一起,它是由电源盒来进行预测。线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。其表达形式为y = w'x+e,e为误差服从均值为...
已知
多元回归
方程,求一个点在置信度为97.5%的
预测
区间,Matlab代码
如何
...
答:
X=[ones(8,1) x1 x2 x1.^2 x2.^2 x1.^3 x2.^3]3、写出当置信度为97.5%的值,即alpha=0.025 4、使用regress
多元线性回归
函数,求出系数及置信区间;求出其检验统计量。既 [beta,bint,r,rint,stats] = regress
(y,X,
alpha);5、显示系数及置信区间范围 a=beta(1);b=beta(2);...
多元线性回归模型
与一元线性回归模型有什么区别?
答:
年龄的回归系数值为0.024(t=0.297,p=0.767>0.05),意味着年龄并不会对创业可能性产生影响关系。总结分析可知:教育水平会对创业可能性产生显著的正向影响关系。但是社会资源, 科技发展, 性别, 年龄并不会对创业可能性产生影响关系。如果说自变量X已经对因变量Y产生显著影响(P< 0.05),还想对比...
线性回归
在什么情况下是不可替代的?
答:
a<-ggplot(my_data, aes(x=
X,y
=
Y))
+geom_point()+ 为了检查这种关系,我们可以使用
回归模型
。
线性回归
是一种使用X来预测变量Y的方法。将其应用于我们的数据将预测成红线的一组值: a+geom_smooth(col="red", method="lm")+ 这就是“直线方程式”。根据此等式,我们可以从直线在y轴上开始的位置(“截距...
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