作业帮线性回归模型中自变量之间不能有相关性吗
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/07/19 07:04:38
当然要同步了亲~~你想啊,如果这个变量在96年之后才有的话（这里都以数据为准）,那么80年-96年之间这个变量对模型是没有影响的,这个时候会产生很多偏差,不止是简单的加上补漏就行的,必须要把这17年的
相互独立的问题叫“多重共线性”用vif检验理论上说就是相关不超过90%都问题不大肯定会有相关的
你说的共线性是高度共线还是有点高度共线只能用岭回归啊,主成分回归啊sem啊.很多方法解决啊再问：VIF=16再答：高度共线性了，改方法吧，不能直接回归再问：ֻ��һ���ع�ϵ��ĸ߶ȹ�������
如果你说的是软件操作阶段呢,那么你在回归程序中加入一个变量字母C就可以了如果你说的是回归后的成品,即模型就是没有常数项的模型比有常数项的模型对显示的经济状况拟合得更好（或者常数项无法通过t检验）,那么
2个.
%首先输入下列系数：f = [13 9 10 11 12 8];A = [0.4 1.1
简单线性：等式两边都不取对数对数：等式两边都取对数半对数：等式一边取对数显著性检验：单个系数t检验,联合显著性F检验
可以~回归以后再看是否出现自相关、异方差、多重贡献等问题,再修正就行了~再问：我在spss里面用的逐步回归，这个变量进了回归方程，可是和自变量的相关性很低，所以不知道可行不可行！再答：首先逐步回归应用
先给出一般性结论：设X为s×p随机矩阵,A为m×s常数矩阵,B为p×n常数矩阵则E(AXB)=AE(X)B ①E(AXB)和AE(X)B均是m
尝试用3元、四元、五元进行回归,选取适当的误差利用数据进行检验,选取误差较小的
你说的是将一些变量设置成随机变量的意思吧这样就可以在不限定这些变量的情况下推广得到的结果,比如你将性别变量设置为随机变量,那你得到的结论就不受性别的影响再问：能用比较书面的词汇表达吗?再答：书面的意思
用matlab中toolbox工具箱里面的curvefitting进行处理选择函数类型为power再问：试问在操作窗口取对数后回归求参数差别很大？
1、有的假定不直接涉及总体分布形式,如在回归分析中常假定分析对象可表示为一些影响因素的线性函数称为线性回归模型文献来源2、有的假定不直接涉及总体分布形式如在回归分析中常假定分析对象可表示为一些影响因素
多重共线性的处理的方法（一）删除不重要的自变量自变量之间存在共线性,说明自变量所提供的信息是重叠的,可以删除不重要的自变量减少重复信息.但从模型中删去自变量时应该注意：从实际经济分析确定为相对不重要并
滞后期p一般是1个1个往上加每加一个就用t,F统计检验看看各个系数然后断定是否继续加这样
我假设你学的是计量经济学或者统计学基础一般有这么几个假定1cov（xi,xj）=0,也就是说不同的x间不能有关系,否则的话就会出现多重共线性的问题.举个简单的例子,如果x1=2*x2,哪还有必要用两个
首先,不是所有的数据都需要进行平稳性检验,只有时间序列数据需要其次,这跟相关系数没关系再次,一个自变量多个自变量都可以协整分析就是回归,只不过加了道平稳性检验罢了,其余的和一般回归殊无二致.
你问着人了,千万不要看啊,相当确定有｀｀
1、模型对参数为线性2、重复抽样中X是固定的或非随机的3、干扰项的均值为零4、u的方差相等5、各个干扰项之间无自相关6、无多重共线性,即解释变量间没有完全线性关系7、u和X不相关8、X要有变异性9、模
一般可以用统计软件中的逐步回归方法,可以自动把有意义的变量纳入到回归模型里面；也可以先做单变量的回归,然后把单变量分析有意义的自变量都纳入到回归模型里,做多元回归,但是在临床或者实际上有关联的重要观察