知识问答
最佳答案：你这个能不能给明确点啊.回归分析 regression analysis回归分析是处理多变量间相关关系的一种数学方法.相关关系不同于函数关系,后者反映变量间的严
最佳答案：不会出现任何影响.做回归时,常数项一般总是需要放进去的,这是为了避免模型误设的问题,也就是说,假设真实的状况是截距项不为0,回归时你取消了截距,则肯定就不对了.
最佳答案：【工具】【加载宏】 在里选择“分析工具库” 【确定】这一步如果你已经做完了的话,跳过就是了.【工具】下面多了个【数学分析】,选《回归》跳出对话框,接下里你指定就
最佳答案：解题思路：由线性回归的性质我们可得：回归直线必过（.X，.Y）点，故我们可以从表中抽取数据，并计算出X，Y的平均数，则（.X，.Y）即为样本中心点的坐标．.X=
最佳答案：解题思路：本题考查的知识点是线性回归直线的性质，由线性回归直线方程中系数的求法，我们可知(.x，.y)在回归直线上，满足回归直线的方程，我们根据已知表中数据计算
最佳答案：解题思路：首先求出这组数据的横标和纵标的平均数，写出这组数据的样本中心点，把样本中心点代入线性回归方程求出m的值，∵.x=[1+2+3+4+5/5]=3，.y=
最佳答案：在一元回归情形,检验的话,相关系数检验、F检验、T检验的检验结果是一样的,所以只做简单的相关检验r 就可以了.r=22%,（0
最佳答案：2900 2 男 4900 7 男3000 6 女 4200 9 女4800 8 男 4800 8 女1800 3 女 4400 4 男2900 2 男 450
最佳答案：解题思路：求出样本中心点，代入y=0.95x+2.6，可得m的值．由题意，.x=[1/4]（0+1+3+4）=2，.y=[1/4]（2.2+4.3+4.8+m）
最佳答案：可以看看某几个变量是不是有多重共线性,导致有意义的变量的符号方向相反,可以尝试加减变量试一下.当然还可以通过调整样本的大小来调模型.
最佳答案：1.回归方程的显著性检验（f检验）是检验该模型所建立的回归方程整体上是不是统计显著的,而回归系数的检验（t检验）是检验每个因子的系数是不是显著的.由于一元的情形
