1樓：匿名使用者
選a 對於一元線性回歸模型，sst有n-1個自由度；sse有1個自由度；ssr有n-2個自由度。
如何求解ols回歸模型後的殘差方差
怎樣用r語言提取線性回歸後的殘差呢
2樓：k脹熊貓
temp = lm(y~x)
residuals(temp)
得到回歸的殘差
3樓：匿名使用者
esrequre <- function(x)residusqure <- sum/(length(x)-2)residusqure}
ester <- sqrt(esrequre(x)); ester #標準差估計值(回歸分析表給出的標準誤差)
zre <- residu / ester; zre #標準化殘差
多元線性回歸**模型，證明線性時，用自變數做散點圖好還是殘差做散點圖好，散點圖如何證明是線性相關
4樓：
用自變數做散點圖，自變數和因變數近似於圍繞某一直線波動即證明線性相關
圖2的線性性很強，圖1、圖3稍遜，尚需檢驗
用殘差做散點圖是為了檢驗回歸效果，殘差圍繞0水平線無序分布近似於噪音時效果較好
怎麼證明被解釋變數的估計值與殘差不相關
5樓：匿名使用者
被解釋變數的估計的均值等於實際值的均值，即ˆy y； 殘差和為零，即 1 0n i ie ； 解釋變數與殘差的乘積之和為零，即 1 0n ii ixe ； 被解釋變數的估計與殘差的乘積之和為零，即0所以相等
6樓：year醫海無邊
=a + bx +u, x如果有內生性，則需要找乙個工具變數z。 理論上來說，工具變數z必須與殘差項u不相關，與被工具的變數x相關。但是x與u是相關的。
**性回歸的計算中 殘差的均值為何不為零？
7樓：匿名使用者
若要使殘差為零，只能是一次函式那樣的完全相關；你所說的殘差不為零，那是因為前提已經預設排除了那種完全相關的可能性，在實際問題中，如果遇到那種完全相關的一次函式問題，用線性回歸當然也可以計算判斷，但是那樣子是浪費時間沒有意義的，所以前提預設排除了那種可能性，殘差就不為零了。
8樓：不夠不僅
嚴格些說應該不是殘差的均值不為零，而是隨機擾動項μi的均值不為零。
因為隨機擾動項是不可**且不可由直接觀測得到的，只能靠估計。
而模型假設裡的零均值假設e(μi|xi)=0是指"基於多次實驗(或者說大樣本)得到的多組總體樣本，對於同乙個xi下的yi的隨機擾動項μi均值理應當假設為零。" 或者換句話說："我們認為取多次實驗後同一xi下使得μi均值為0的yi為最具可信度的觀測值是最為合適的。
"但實際計量估計中資料(xi,yi)的xi是有確定性假設的，yi由於是歷史觀測也是經常是無法進行多次測量的，具有小樣本性，即不可能有像零均值假設要求的那樣進行多次實驗來獲取多組樣本總體。所以在某個具體歷史案例中已經確定的具體歷史資料下，由於μi無法直接得到，尤其是對於小樣本，e(μi)更是不一定等於0。這裡e(μ)＝∑μi/n 在含義上與零均值假設裡的e(μi|xi)＝∑μij/k＝0自然不是一回事，(k代表k次實驗)。
但基於ols估計得到的樣本回歸模型中，∑ei嚴格等於0的，這是ols的基本性質之一。
##手打若有不足，還請多多指教(*≧m≦*)
spss軟體的線性回歸分析中，輸出了乙個anova表，表中的回歸、殘差、平方和、df、均方、f、sig分別代表什麼 5
9樓：d塵封de青春
1、回歸是方法，殘差在數理統計中是指實際觀察值與估計值(擬合值)之間的差，平方和有很多個，不同的平方和的意思不一樣，與樣本量及模型中自變數的個數有關，樣本量越大，相應變異就越大
2、df是自由度，是自由取值的變數個數
3、均方指的是一組數的平方和的平均值，在統計學中，表示離差平方和與自由度之比
4、f是f分布的統計量，用於檢驗該回歸方程是否有意義
擴充套件資料:
方差分析的基本原理是認為不同處理組的均數間的差別基本**有兩個：
(1) 實驗條件，即不同的處理造成的差異，稱為組間差異。用變數在各組的均值與總均值之偏差平方和的總和表示，記作ssb，組間自由度dfb。
(2) 隨機誤差，如測量誤差造成的差異或個體間的差異，稱為組內差異，用變數在各組的均值與該組內變數值之偏差平方和的總和表示， 記作ssw，組內自由度dfw。
總偏差平方和 sst = ssb + ssw。
組內ssw、組間ssb除以各自的自由度(組內dfw =n-m，組間dfb=m-1，其中n為樣本總數，m為組數)，得到其均方msw和msb，一種情況是處理沒有作用，即各組樣本均來自同一總體msb/msw≈1
另一種情況是處理確實有作用，組間均方是由於誤差與不同處理共同導致的結果，即各樣本來自不同總體。那麼，msb>>msw(遠遠大於)。
msb/msw比值構成f分布。用f值與其臨界值比較，推斷各樣本是否來自相同的總體
10樓：水瓶一頭老母豬
1、回歸是方法，殘差是實測與預計值的差值，平方和有很多個，不同的平方和的意思不一樣，與樣本量及模型中自變數的個數有關，樣本量越大，相應變異就越大。
2、df是自由度，是自由取值的變數個數。
3、均方是方差除以自由度。
4、f是f分布的統計量，用於檢驗該回歸方程是否有意義。
11樓：59分粑粑
分別代表的意思如下：
1、回歸是方法，殘差是測量值與預期值之間的差，平方和有很多個，不同的平方和具有不同的含義，與樣本量和模型中自變數的數量有關，樣本量越大，相應的變化越大。
2、df是自由度，是具有自由值的變數的數量。
3、均方是方差除以自由度。
4、f是f分布的統計量，用於檢驗回歸方程是否有意義。
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