1樓：龍膩你別走
—般說來建立數學模型的方法大體上可分為兩大類、一類是機理分析方法，一類是測試分析方法．機理分析是根據對現實物件特性的認識、分析其因果關係，找出反映內部機理的規律,建立的模型常有明確的物理或現實意義.
模型準備 首先要了解問題的實際背景，明確建模的目的蒐集建模必需的各種資訊如現象、資料等，盡量弄清物件的特徵,由此初步確定用哪一類模型，總之是做好建模的準備工作．情況明才能方法對，這一步一定不能忽視，碰到問題要虛心向從事實際工作的同志請教，盡量掌握第一手資料.
模型假設 根據物件的特徵和建模的目的，對問題進行必要的、合理的簡化，用精確的語言做出假設，可以說是建模的關鍵一步．一般地說，乙個實際問題不經過簡化假設就很難翻譯成數學問題，即使可能，也很難求解．不同的簡化假設會得到不同的模型．假設作得不合理或過份簡單，會導致模型失敗或部分失敗，於是應該修改和補充假設；假設作得過分詳細，試圖把複雜物件的各方面因素都考慮進去，可能使你很難甚至無法繼續下一步的工作．通常，作假設的依據，一是出於對問題內在規律的認識，二是來自對資料或現象的分析，也可以是二者的綜合．作假設時既要運用與問題相關的物理、化學、生物、經濟等方面的知識，又要充分發揮想象力、洞察力和判斷力，善於辨別問題的主次，果斷地抓住主要因素，捨棄次要因素，盡量將問題線性化、均勻化．經驗在這裡也常起重要作用．寫出假設時，語言要精確，就象做習題時寫出已知條件那樣．
模型構成 根據所作的假設分析物件的因果關係，利用物件的內在規律和適當的數學工具，構造各個量(常量和變數)之間的等式(或不等式)關係或其他數學結構．這裡除需要一些相關學
模型檢驗 把數學上分析的結果翻譯回到實際問題，並用實際的現象、資料與之比較，檢驗模型的合理性和適用性．這一步對於建模的成敗是非常重要的，要以嚴肅認真的態度來對待．當然，有些模型如核戰爭模型就不可能要求接受實際的檢驗了．模型檢驗的結果如果不符合或者部分不符合實際，問題通常出在模型假設上，應該修改、補充假設，重新建模．有些模型要經過幾次反覆，不斷完善，直到檢驗結果獲得某種程度上的滿意
應當指出，並不是所有建模過程都要經過這些步驟，有時各步驟之間的界限也不那麼分明．建模時不應拘泥於形式上的按部就班，本書的建模例項就採取了靈活的表述方式
2樓：知味的分享
當建立乙個實際問題的經驗回歸方程後,不能立即用其來做分析和**，所以要對建立的回歸模型進行統計檢驗。
統計檢驗是將抽樣結果和抽樣分布相對照而作出判斷的工作。取得抽樣結果，依據描述性統計的方法就足夠了。抽樣分布則不然，它無法從資料中得到，非利用概率論不可。
而不對待概括的總體和使用的抽樣程式做某種必要的假設，這項工作將無法進行。
在做了必要的假設之後，我們就能用數學推理過程來求抽樣分布了。由於數學上已經取得的成果，實際上統計工作者要做的這項工作往往並不是真的去求抽樣分布的數學形式，而是根據具體需要，確定特定問題的統計檢驗應該採用哪種分布的數學用表。
計量經濟學為什麼要對回歸模型作基本假定？基本假定的作用是什麼？ 5
3樓：格拉景泰
是為了使最小二乘估計量滿足一致性，無偏性和有效性。所以必須做這些假定。
spss中為什麼要對線性回歸方程進行統計檢驗？
4樓：我們
這是為了檢驗bai回歸方du程有沒有統
計學意義，比如zhi你建立了一
dao個回歸方版程，對方程進行檢權驗時，p大於0.05，這時候這個回歸方程沒有統計學意義。
統計學意義不等同於現實意義。我舉個例子，在某一度假村，把螞蟻的數量與遊客的數量作相關分析，所得的相關係數很大，比如大於0.8，線性回歸也建立了回歸方程，檢驗也有意義，從統計學上講，當螞蟻多的時候來這裡度假的人也多。
但是實際上呢，螞蟻的多少跟氣溫有關，而氣溫同時也影響遊客數量，氣溫高，遊客多，螞蟻也多。
回歸方程是對變數的總體間的線性的乙個估計，建立的回歸方程是建立在樣本上的回歸方程，只是完成了統計分析中變數關係的統計描述，研究者還必須回答它所來自總體的回歸關係是否確實存在，因此要進行回歸方程的假設檢驗。
通俗地講，用樣本來估計總體，都要進行假設檢驗。
5樓：匿名使用者
不是spss需要檢驗，而是線性回歸模型本身就需要得到檢驗
因為是用的樣本資料
我替別人做這類的資料分析蠻多的
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