线性回归方程的显著性检验——F检验
检验的具体步骤是:首先,提出假设:至少有一个不为0然后,计算检验统计量,并得出对应的值。最后,如果值小于我们事前确定的显著性水平时,拒绝原假设,认为中至少有一个是不为零的,回归方程的线性关系是存在的。否则,不能拒绝原假设,即回归方程不存在线性关系。
探究基差策略在企业套保过程中的量化规则
在简单线性回归中,主要通过相关指数R2观察线性回归的拟合优度、通过SignificanceF检验线性关系显著性的P值、通过T查看P-value检验回归方程系数的显著性,以及通过残差分析确定线性回归的前提假设。表为3组样本的显著性检验通过上述数据可以发现,P值不仅小于0.05,而且小于0.01,存在极显著差异,说明关联的两组样本总体间...
冷冻鸡爪消费者品牌偏好研究的方法
数据录入:数据录入的过程主要是将问卷调查和深度访谈的数据,分别录入到电子表格和文本文档中,以便进行数据分析。问卷调查的数据录入主要通过网上问卷的自动录入功能,将数据直接导入到电子表格中,深度访谈的数据录入主要通过访谈团队的手动录入,将访谈的录音和笔记,转化为文本文档。数据清洗:数据清洗的过程主要是对数据...
如何理解线性回归的方差齐性检验
当然残差图只是观察一下,如果想用统计学方法来验证是否有趋势的话,那很自然的一个想法就是,分析具体某一自变量与残差有没有关系就可以了。这也就是BP(Breusch-Pagan)法和White检验进行方差齐性检验的思想。即以残差为因变量,观察自变量与残差之间是否存在线性关系(BP法)或非线性关系(White检验)。如果存在,提示...
国工数据大脑之多元线性回归在化学研发中预测的应用
即检验整个回归方程的显著性,或者说评价所有自变量x整体与因变量Y的线性关系是否密切,整个回归方程本身是否有效。通常采用F检验。3.回归系数的显著性若方程通过显著性检验,并不意味着每个自变量对y的影响都显著,所以就需要我们对每个自变量进行显著性检验。若某个自变量系数对y影响不显著,即无关的变量。我们需要从回...
学术指南 | 社会科学研究方法、步骤与技巧
3.二元相关因果关系分析方法之一种(www.e993.com)2024年9月11日。二元线性回归分析法是在一元回归基础上的延伸,式中y是因变量;x1、x2是自变量;a、b1、b2是回归系数。二元线性回归法适用于分析有两个主要自变量的预测,一般运用计算机进行计算。4.元分析元分析(meta-analysis)统计方法是对众多现有实证文献的再次统计,通过对相关文献中的统计...
当线性模型遇见机器学习
我们在因子体系构建的时候先用Filter的方法通过考虑因子表现和相关性,将因子数目控制在一定范围内;然后用Wrapper方法(我们这里采用逐步倒向线性回归的方式筛选,后面会有详细介绍)进一步优化因子数目。在运用Filter以及Wrapper选择每期(比如月度选择)的有效因子后,我们运用线性回归的方式来构建最终的线性多因子模型,而这也使...
曲线回归分析——非线性关系数据的处理
②操作步骤:(1)首先通过用散点图确定数据形态。操作路径:SPSSAU>可视化>散点图SPSSAU-散点图可以看到拟合线与散点拟合情况较差,同时很明显的能看出,温度与强度之间存在某种曲线关联(可查看相关文献,得到两者具体关联情况)根据散点分布选择最佳拟合的非线性线。
心理统计学8问Chat GPT,够我“喝一壶”了!|方差|均值|心理学|主...
主成分分析:采用原始变量的线性组合来求出主成分;因素分析:从几个相关变量分析处公共因子,使用公因子来表达处原始变量。因子分析的步骤给的也非常标准,例如:里面的因子旋转的目的是使因子的解释和命名更容易,这次必须给它来个大大的赞!最后一个问题,我是个心理统计学的“菜鸟”,能不能祝福我心理学考研上岸?
当线性模型遇见机器学习_手机新浪网
我们在因子体系构建的时候先用Filter的方法通过考虑因子表现和相关性,将因子数目控制在一定范围内;然后用Wrapper方法(我们这里采用逐步倒向线性回归的方式筛选,后面会有详细介绍)进一步优化因子数目。在运用Filter以及Wrapper选择每期(比如月度选择)的有效因子后,我们运用线性回归的方式来构建最终的线性多因子模型,而这也使...