1樓：肆涼笙
用概率來理解的話，隨機誤差有多個取值，這些取值關於零對稱。對於同乙個模型，當你的試驗次數足夠多，那麼隨即誤差的每乙個取值出現的概率是均等的，所以最終隨機誤差會相互抵消。舉例數學成績和物理成績的相關關係，假設數學成績為90分時，利用回歸方程算得應得的物理成績是87分，但在你的統計過程中，有人考89分也有人考85分，其中誤差絕對值相等。
由於這兩個分數出現的概率應該均等，所以當你統計的學生個數無限多時，這兩個分數的頻率也漸漸趨同，最終相互抵償，均值為零。這個值不是數學計算出來的，是理論推理得到的，也可以算是人為規定吧。個人理解希望能幫到您
2樓：
均值為零是規定，方差那個就是乙個常用記號而已
線性回歸中回歸係數檢驗的方差分析中間項為什麼是零
3樓：司寇杏
單位根需要做的此後異方差檢驗需要做的不會做的話，讓人幫你做就ok啊我經常幫別人做這類的資料分析的
如何用spss對多元線性回歸模型的「同方差」及「零條件均值」假定進行檢驗 50
多元線性回歸模型引數估計量的方差為什麼是個矩陣
4樓：
在多元線性回歸模型中，引數的最小二乘估計量具備線性、無偏性、最小方差性，同時多元線性回歸模型滿足經典假定，所以此時的最小二乘估計量是最優的線性無偏估計量，又稱blue估計量。
研究的直接目的是確定總體回歸函式yi=b1+b2xi+ui,然而能夠得到的只是來自總體的若干樣本的觀測值，要用樣本資訊建立的樣本回歸函式盡可能「接近」地去估計總體回歸函式。為此，可以以從不同的角度去確定建立樣本回歸函式的準則，也就有了估計回歸模型引數的多種方法。例如，用生產該樣本概率最大的原則去確定樣本回歸函式，成為極大似然發展；用估計的剩餘平方和的最小的原則確定樣本回歸函式，稱為最小二乘法。
最小二乘法的基本原則是各觀察點距直線的縱向距離的平方和最小.這裡的「二乘」指的是用平方來度量觀測點與估計點的遠近,「最小」指的是引數的估計值要保證各個觀測點與估計點的距離的平方和達到最小。
excel方差分析表中f值為什麼和一元線性回歸中的f值一樣? 80
5樓：南心網心理統計
因為原理是一樣的，一元回歸分析中的f值就是在anova方差分析表中。
請問多元線性回歸模型方差分析不顯著，但有單獨因子效應分析顯著，這可信嗎？是否要整個模型顯著才行？
6樓：匿名使用者
你這裡面從各個變數的t檢驗看顯然有變數不顯著，把這些變數剔除掉重新建立新的回歸模型就是了，哪兒有在這種偽回歸的情況下糾結方差分析是不是顯著的……
如果回歸模型的隨機誤差項存在異方差性，會對線性回歸分析造成什麼影響
7樓：匿名使用者
若誤差方差或因變數方差不滿足方差齊性條件，則在不同的x取值處，y的實回際分散程度答不同，則回歸線的**在不同的x點準確度不同，回歸**效果不穩定，或者說此時在不同的x水平，其與y的關係是有很大差別的，無法用單一的回歸方程去**y。
比如下方這個圖：
a是滿足方差齊性的，b不滿足，很明顯a的回歸直線**作用要好於b，在不同的x點處的**效果也穩定
多元線性回歸模型引數估計量的方差為什麼是個矩陣
8樓：匿名使用者
在多元線性回歸模型中，引數的最小二乘估計量具備線性、無偏性、最小方差性，同時多元線性回歸模型滿足經典假定，所以此時的最小二乘估計量是最優的線性無偏估計量，又稱blue估計量。
研究的直接目的是確定總體回歸函式yi=b1+b2xi+ui,然而能夠得到的只是來自總體的若干樣本的觀測值，要用樣本資訊建立的樣本回歸函式盡可能「接近」地去估計總體回歸函式。為此，可以以從不同的角度去確定建立樣本回歸函式的準則，也就有了估計回歸模型引數的多種方法。例如，用生產該樣本概率最大的原則去確定樣本回歸函式，成為極大似然發展；用估計的剩餘平方和的最小的原則確定樣本回歸函式，稱為最小二乘法。
最小二乘法的基本原則是各觀察點距直線的縱向距離的平方和最小.這裡的「二乘」指的是用平方來度量觀測點與估計點的遠近,「最小」指的是引數的估計值要保證各個觀測點與估計點的距離的平方和達到最小。
線性回歸方程的b怎麼求，線性回歸方程公式b怎麼求
尚學堂人工智慧學院 y ax b q a,b yi axi b 2 q a 2 yi axi b xi 0 q b 2 yi axi b 1 0 整理後得到關於a b的線性方程組 xiyi axi 2 bxi 0 a xi 2 b xi xiyi 1 yi a xi bn 0 a xi bn yi ...
怎樣用excel計算線性迴歸方程
一元一次方程y ax b迴歸的話，斜率 a slope y值範圍,x值範圍 截距 b intercept y值範圍,x值範圍 有一組資料，用excel怎麼得出迴歸方程？ 請問你怎麼解決的這個問題，我也碰到了相同的問題，即便用資料分析功能，也不對 用excel如何算迴歸方程 桓淑祕如雲 選中資料來源 ...
如何用計算器求出線性迴歸方程的a,b
秒懂百科 一元線性迴歸方程 表示為y a bx的方程 線性迴歸方程中的a，b怎麼計算 迴歸直線的求法 最小二乘法 總離差不能用n個離差之和 來表示，通常是用離差的平方和，即 作為總離差，並使之達到最小，這樣迴歸直線就是所有直線中q取最小值的那一條，這種使 離差平方和最小 的方法，叫做最小二乘法 由於...