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8 统计学基础~回归直线的拟合优度+显著性检验

饼干笔记花滑DA 325

前言:

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变差

估计标准误差

显著性检验

线性关系的检验

回归分析的主要目的是根据所建立的估计方程用自变量x来估计或预测因变量y的取值。建立了估计方程后,还不能马上进行估计或预测,因为该估计方程是根据样本数据得出的,它是否真实地反映了变量x和y之间的关系,需要通过验证来证实。

回归分析中的显著性检验主要包括两方面内容:一是线性关系的检验,.二是回归系数的检验。

概念

1.检验x和y之间是否具有线性关系,或者说,检验自变量x对因变量y的影响是否显著

2.理论基础是回归系数B的抽样分布

3.在一元线性回归中,等价于线性关系的显著性检验

回归系数的检验

概念

1.检验x和y之间是否具有线性关系,或者说,检验自变量x对因变量y的影响是否显著

2.理论基础是回归系数B的抽样分布

3.在一元线性回归中,等价于线性关系的显著性检验

利用回归方程进行估计和预测

概念

1.根据自变量X的取值估计或预测因变量y的取值

2.估计或预测的类型点估计

y的平均值的点估计

y的个别值的点估计

区间估计y的平均值的置信区间估计y的个别值的置信区间估计

点估计

1.对于自变量x的一个给定值X,根据回归方程得到因变量》的一个估计值 y

2.点估计值有

y的平均值的点估计

· y的个别值的点估计

3.在点估计条件下,平均值的点估计和个别值的点估计是一样的,但在区间估计中则不同

预测区间的估计

残差分析

残差与残差图

标签: #python多元回归模型的拟合优度怎么算