中国主粮种植面积变化的影响因素——基于荟萃分析 | 科技导报

最后,将Z值逆变换转化为最终效应值的相关系数,公式如下:转换后的相关系数r的绝对值大小反映该因素对主粮种植面积的影响程度。当r值小于0.3时,表明二者呈现弱相关性;当r值在0.3~0.5时,呈现中等程度相关性;当r值大于0.5时,说明二者相关性较强。在进行荟萃分析之前需对各变量进行发表偏倚检验。本文采用Egger's回...

用多因子策略构建强大的加密资产投资组合:因子有效性检验篇

T值法同样检验本期因子值和下期收益率关系,但与ICIR法分析二者的相关性不同,t值法将下期收益率作为因变量Y,本期因子值作为自变量X,由Y对X回归,对回归出因子值的回归系数进行t检验,检验其是否显著异于0,即本期因子是否影响下期收益率。该方法本质是对双变量回归模型的求解,具体公式如下:R??????=α...

2024年南京信息工程大学硕士研究生招生管理工程学院考试大纲

(十)一元与多元线性回归1.变量间关系的度量,包括相关系数的计算公式、性质,相关关系的显著性检验;2.一元与多元线性回归,包括回归模型的假定,回归方程、估计的回归方程的建立;3.最小二乘法的含义、性质,回归系数的计算;4.回归直线的拟合优度及显著性检验;5.点估计和区间估计,包括置信区间和预测区间...

R语言改进的DCC-MGARCH:动态条件相关系数模型、BP检验分析股市数据

第二个回归,Rj,t-1用sp5r做,Xj,t-1是sp5r用ar(1)-garch(1,1)回归的残差平方项,其他和第一个回归一样,Ri,t-1用rtn的数据均值方程和方差方程:其中Rt1是对应市场中市场指数的收益,X是基于基准模型的对应股票市场的平方残差:ame(Dat,(fit3@model$residuals[,1])^2)replicate(7,xspec))fit...

详解:7大经典回归模型

岭回归通过收缩参数λ(lambda)解决多重共线性问题。看下面的公式:在这个公式中,有两个组成部分。第一个是最小二乘项,另一个是β2(β-平方)的λ倍,其中β是相关系数。为了收缩参数把它添加到最小二乘项中以得到一个非常低的方差。要点:1.除常数项以外,这种回归的假设与最小二乘回归类似;...

7种回归分析方法,你用哪一种?

在这个公式中,有两个组成部分(www.e993.com)2024年11月16日。第一个是最小二乘项,另一个是β2(β-平方)的λ倍,其中β是相关系数。为了收缩参数把它添加到最小二乘项中以得到一个非常低的方差。要点:1.除常数项以外,这种回归的假设与最小二乘回归类似;2.它收缩了相关系数的值,但没有达到零,这表明它没有特征选择功能...

7种回归分析方法,数据分析师必须掌握!

在这个公式中,有两个组成部分。第一个是最小二乘项,另一个是β2(β-平方)的λ倍,其中β是相关系数。为了收缩参数把它添加到最小二乘项中以得到一个非常低的方差。要点:除常数项以外,这种回归的假设与最小二乘回归类似;它收缩了相关系数的值,但没有达到零,这表明它没有特征选择功能,这是一个正则化方法...

Excel中数据分析之回归分析怎么用

实例某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积,现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。已知8组对应数据,建立标准曲线,并且对此曲线进行评价,给出残差等分析数据。这是一个很典型的线性拟合问题,手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数,同时可以得出R的值,也就是相关系数的...

...趋势预测:灰色模型GM(1,1)、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归...

下面对平稳性序列建立模型,偏相关系数在滞后1期后很快地趋向于0,所以取p=1,自相关系数图形具有拖尾性,所以初步判断为ar(1)模型。参数估计arima(dy,order=c(p,0,q))which.min(aiclist$AIC)尝试不同的p和q的值,得出最优AIC的模型。

河南工业大学张玉荣教授等:基于稻谷原粮品质的米饭和米粉食用品质

在逐步回归的过程中,对米饭的综合品质与X3、X4、X6建立线性回归方程,3个模型的R值显示均已达到极显著水平。与Y线性关系最强的是X3,其一元线性模型的相关系数高达0.989,说明米饭的综合评分与X3为强线性相关,这与夏凡等研究结果一致。模型引入X4后,建立Y与X3、X4的二元线性回归模型,相关系数为0.994,进一步引入X6后...