国工数据大脑之多元线性回归在化学研发中预测的应用
由图2可知,关于拟合优度检验方面,决定系数R-sq(即R方)=0.7526,说明该模型拟合优度较好,因变量Y与自变量X1,X2,X3,X4具有较高的线性相关关系。从图3可知:对于F检验,查F分布表可知,显著性水平为0.1所对应的F临界值是2.31,F检验统计量的值为5.5,故F统计量的值>临界值,拒绝原假设。说明整个回归模型是有效的...
数学建模学习合集 | 因子回归案例分析
回归方程的显著性检验中,统计量F=95.452,对应的p值远远小于0.05,被解释变量的线性关系是显著的,可以建立模型。建立模型后,还需要进一步查看模型的拟合优度。拟合优度从上表可知,将“品牌赞助”、“社会责任感”、“品牌活动”以及“品牌代言人”作为自变量,而将顾客的“购买意愿”作为因变量进行线性回归分析,从上...
MedSPSS小课堂——如何分析差异性问题
8.卡方拟合优度检验方法:卡方拟合性检验目的:针对定类数据,用于研究实际比例与预期比例是否一致。适用变量类型:用于定类变量。示例:共收集了36份数据,其中男生为12人,女生为24人,在收集数据之前预期男女比例应该是5:5(50%为男生,50%为女生),分析预期比例是否与实际比例有明显差异性。MedSPSS操作示例:以上...
【华泰金工林晓明团队】确立研究对象:行业拆分与聚类——华泰中观...
2.回归拟合优度:建立个股收益率对行业指数收益率的线性回归模型,计算行业内个股拟合优度R^2均值,R^2均值越大,说明个股走势和行业指数走势越一致,分化度越小。为了保证统计口径上的一致性,以1-R^2均值作为分化度,也即值越大,分化度越大。3.平均相关系数:建立行业内个股收益率相关系数矩阵,计算相关系数...
MOOC学习者在线学习行为和学习绩效评估模型研究
模型估计的拟合优度R2为0.398,说明模型拟合效果较好。将每位学生拟合得到的期末成绩与其真实期末成绩进行比较,如图2所示,可以发现,通过模型得到的期末成绩曲线与真实期末成绩曲线趋势走向一致,该模型精确度相对较高。也就是说,学生的在线学习行为能够在一定程度上预测学生的学习绩效。