JavaShuo
欄目
標籤
多元迴歸-最小二乘法-殘差分析
時間 2021-01-20
原文
原文鏈接
多元迴歸-最小二乘法-殘差分析筆記 一.多元線性迴歸模型的假設 我們需要進行以下六個假設,這些假設是經典的多元線性迴歸模型有效的前提: 1、因變量Y和自變量X1,X2,…,Xk之間的關係是線性的。 2、自變量(X1,X2,…,Xk)不是隨機的。而且,兩個或多個自變量之間不存在精確的線性關係。 3、以自變量爲條件的殘差的期望值爲0:E(ε|X1,X2,…,Xk)=0。 4、殘差項的方差對於所有觀察值
>>阅读原文<<
相關文章
1.
SPSS多元線性迴歸殘差分析的基本方法
2.
【迴歸分析】[6]--殘差分析
3.
Python實現——二元線性迴歸(最小二乘法)
4.
多元線性迴歸殘差分析——基於SPSS統計分析工具
5.
線性迴歸——最小二乘法
6.
線性迴歸之最小二乘法
7.
線性迴歸之——最小二乘法
8.
線性迴歸:最小二乘法
9.
線性迴歸——最小二乘法(一)
10.
9、最小二乘法和嶺迴歸
更多相關文章...
•
Scala 遞歸函數
-
Scala教程
•
多對多關聯查詢
-
MyBatis教程
•
算法總結-二分查找法
•
算法總結-回溯法
相關標籤/搜索
最小二乘
迴歸算法
迴歸
最差
乘法
小差
算法分析
分析法
句法分析
差分
PHP教程
MySQL教程
NoSQL教程
算法
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
吳恩達深度學習--神經網絡的優化(1)
2.
FL Studio鋼琴卷軸之工具菜單的Riff命令
3.
RON
4.
中小企業適合引入OA辦公系統嗎?
5.
我的開源的MVC 的Unity 架構
6.
Ubuntu18 安裝 vscode
7.
MATLAB2018a安裝教程
8.
Vue之v-model原理
9.
【深度學習】深度學習之道:如何選擇深度學習算法架構
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
SPSS多元線性迴歸殘差分析的基本方法
2.
【迴歸分析】[6]--殘差分析
3.
Python實現——二元線性迴歸(最小二乘法)
4.
多元線性迴歸殘差分析——基於SPSS統計分析工具
5.
線性迴歸——最小二乘法
6.
線性迴歸之最小二乘法
7.
線性迴歸之——最小二乘法
8.
線性迴歸:最小二乘法
9.
線性迴歸——最小二乘法(一)
10.
9、最小二乘法和嶺迴歸
>>更多相關文章<<