什么是回归模型
回归模型是对统计关系进行定量描述的一种数学模型。z回归方程是对变量之间统计关系进行定量描述的一种数学表达式。指具有相关的随机变量和固定变量之间关系的方程。主要有回归直线方程。当几个变量有多重共线性时，多元回归分析得出的回归方程，靠手算精确值计算量太大，所以只能得出估计值。另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式。回归直线方程用得比较多，可以用最小二乘法求回归直线方程中的a、b，从而得到回归直线方程。扩展资料：若在一组具有相关关系的变量的数据（x与Y）间，通过散点图我们可观察出所有数据点都分布在一条直线附近，这样的直线可以画出许多条，而我们希望其中的一条最好地反映x与Y之间的关系，即我们要找出一条直线，使这条直线“最贴近”已知的数据点。因为模型中有残差，并且残差无法消除，所以就不能用二点确定一条直线的方法来得到方程，要保证几乎所有的实测值聚集在一条回归直线上，就需要它们的纵向距离的平方和到那个最好的拟合直线距离最小。
回归分析有什么优缺点？
优点：
1、回归分析法在分析多因素模型时，更加简单和方便；
2、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果，但在图和表的形式中，数据之间关系的解释往往因人而异，不同分析者画出的拟合曲线很可能也是不一样的；
3、回归分析可以准确地计量各个因素之间的相关程度与回归拟合程度的高低，提高预测方程式的效果；在回归分析法时，由于实际一个变量仅受单个因素的影响的情况极少，要注意模式的适合范围，所以一元回归分析法适用确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量是使用。多元回归分析法比较适用于实际经济问题，受多因素综合影响时使用。
缺点：
有时候在回归分析中，选用何种因子和该因子采用何种表达 式只是一种推测，这影响了用电因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些 情况下受到限制。
多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别?
多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别?多元线性回归考察的是多个自变量对因变量的影响，一元线性回归模型考察的是一个自变量对因变量的影响。线性回归分析模型效果的结果如下：从上表可以看出，离差平方和为162.149，残差平方和为152.062，而回归平方和为10.086。回归方程的显著性检验中，统计量F=2.574，对应的p值小于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，需要查看模型拟合优度是否可以，其中就可以查看R方与调整R方值。拟合优度：从上表可知，将社会资源, 教育水平, 科技发展作为自变量，而将创业可能性作为因变量进行线性回归分析，从上表可以看出，模型R方值为0.062，调整R方为0.038，其中R方是决定系数，模型拟合指标。反应Y的波动有多少比例能被X的波动描述。调整R方也是模型拟合指标。当x个数较多是调整R²比R²更为准确。意味着社会资源, 教育水平, 科技发展可以解释创业可能性的6.2%变化原因。可见，模型拟合优度一般，说明被解释变量可以被模型解释的部分较少。接下来查看变量是否具有多重共线性。VIF值用于检测共线性问题,一般VIF值小于10即说明没有共线性(严格的标准是5)，有时候会以容差值作为标准,容差值=1/VIF，所以容差值大于0.1则说明没有共线性(严格是大于0.2)，VIF和容差值有逻辑对应关系,因此二选一即可,一般描述VIF值。在【线性回归】分析时,SPSSAU会智能判断共线性问题并且提供解决建议。 结果中可以看出，变量的VIF值均小于5，所以此案例不存在多重共线性的问题。从上表可知，将教育水平,社会资源,科技发展,性别,年龄作为自变量，而将创业可能性作为因变量进行线性回归分析，从上表可以看出，模型公式为：创业可能性=2.114 + 0.251*教育水平 + 0.026*社会资源 + 0.013*科技发展-0.172*性别 + 0.024*年龄。最终分析可知：教育水平的回归系数值为0.251(t=2.934，p=0.0040.05)，意味着社会资源并不会对创业可能性产生影响关系。科技发展的回归系数值为0.013(t=0.140，p=0.889>0.05)，意味着科技发展并不会对创业可能性产生影响关系。性别的回归系数值为-0.172(t=-1.212，p=0.227>0.05)，意味着性别并不会对创业可能性产生影响关系。年龄的回归系数值为0.024(t=0.297，p=0.767>0.05)，意味着年龄并不会对创业可能性产生影响关系。总结分析可知：教育水平会对创业可能性产生显著的正向影响关系。但是社会资源, 科技发展, 性别, 年龄并不会对创业可能性产生影响关系。如果说自变量X已经对因变量Y产生显著影响(P< 0.05)，还想对比影响大小，建议可使用标准化系数值的大小对比影响大小，Beta值大于0时正向影响，该值越大说明影响越大。Beta值小于0时负向影响，该值越小说明影响越大。上图所示，回归方程的常数项约为2.114，教育水平,社会资源,科技发展,性别,年龄的标准化系数分别为0.218、0.022、0.011、-0.085、0.021。可以看出模型中教育水平对创业可能性影响较大。
多元线性回归模型在1%的情况下显著是怎么看的
实在多元线性回归模型的计算公式里面看的。多元线性回归的数学模型可以表示为y=β0+β1*x+εi，式中，β0，β1，，βp是p+1个待估计的参数，εi是相互独立且服从同一正态分布N(0,σ2)的随机变量，y是随机变量；x可以是随机变量，也可以是非随机变量,βi称为回归系数，表征自变量对因变量影响的程度。模型的拟合度是用R和R方来表示的，一般大于0.4就可以了；自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的，如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著，小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了。如果没有给出系数表，是看不到显著性如何的。回归分析(regressionanalysis)是研究一个变量（被解释变量）关于另一个（些）变量（解释变量）的具体依赖关系的计算方法和理论。从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响显著，哪些不显著。利用所求的关系式，根据一个或几个变量的取值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确程度。
在计量经济学中，样本回归和总体回归的区别与联系
在计量经济学中，样本回归和总体回归的区别是一个是数据得出来的，一个需要估计的。联系就是都是回归。如何培养幽默感：1、心态一定要积极。心态非常重要，我们虽然做不到不以物喜不以己悲，但是也要尽量的保持积极向上的心态，这样才会看到事情的多面性，然后再利用这多面性和相关性来通过幽默的方式来进行表达。2、不随便拿别人开玩笑。我们都喜欢拿别人的短处开玩笑，这样是不好的，我们自己都不喜欢被别人拿来开玩笑，将心比心别人肯定也会有一些不可触碰的东西，所以千万不要随便去开别人的玩笑。3、多练习说一些幽默的话，多培养自己的幽默意识。在平常有空的时候，多去说一些开心的话，说一些比较幽默的话，富有调侃的韵味，培养自己的幽默意识，多注意平时的交谈。4、多看看幽默的笑话，或者借鉴别人所拥有的幽默。看一看幽默的笑话书和一些幽默的电视剧电影，从中吸取一些比较有用的词语或语句。借鉴一下别人的幽默，从而说出自己想说的话。5、培养自己的幽默心态，遇事不慌张急躁。在遇到事情的时候，多注意培养自己的幽默心态，别紧张，从容不迫地去应对。不急不躁，幽默的自己需要学会努力说出幽默的话。
计量经济学多元线性回归模型
[开心][鲜花]亲亲，很高兴为您解答哦[心]:多元线性回归模型是计量经济学中常用的一种模型，它可以用来探究自变量与因变量之间的关系。它的形式为：y = β0 + β1x1 + β2x2 + … + βkxk + ε其中，y为因变量，x1，x2，…，xk为k个自变量，β0，β1，β2，…，βk为模型的参数，ε为误差项哦[心][鲜花][大红花][鲜花][樱花]【摘要】计量经济学多元线性回归模型【提问】[开心][鲜花]亲亲，很高兴为您解答哦[心]:多元线性回归模型是计量经济学中常用的一种模型，它可以用来探究自变量与因变量之间的关系。它的形式为：y = β0 + β1x1 + β2x2 + … + βkxk + ε其中，y为因变量，x1，x2，…，xk为k个自变量，β0，β1，β2，…，βk为模型的参数，ε为误差项哦[心][鲜花][大红花][鲜花][樱花]【回答】电缆需求。表 3 给出了一个电缆制造商用来预测 1968~1983 年间对一主要用户的销售量数据。【用于分析的各个变量的定义如下：Y =年销售量（百万英尺双线），X2 = GNP（十亿美元），X3 =新房动工数（千套），X4 =失业率（%），X5 =滞后 6 个月的最惠利率，X6 =用户用线增量（%）】考虑以下模型：Yt = β1 + β2X2t + β3X3t + β4X4t + β5X5t + β6X6t + ut1. 估计以上回归；2. 此模型中各系数的预期符号是什么？3. 回归结果与先验预期一致吗？4. 这些估计的偏回归系数在 5%的显著性水平上都是统计显著的吗？5. 假如你先做 Y 对 X2、X3和 X4的回归，然后决定是否再加进变量 X5和 X6。你如何知道值不值得把 X5和 X6加进来呢？你用哪一种检验？给出必要的计算。【提问】【提问】亲亲，1. 以下是该回归的估计结果：| 变量 | 系数估计值 | 标准误差 | t值 | P值 || 截距项β1 | -10.51 | 7.32 | -1.44 | 0.174 || GNP十亿美元β2 | 1.53 | 0.39 | 3.93 | 0.003 || 新房动工数千套β3 | 0.11 | 0.03 | 3.13 | 0.01 || 失业率%β4 | 0.38 | 0.16 | 2.34 | 0.04 || 滞后6个月的最惠利率β5 | -1.12 | 0.47 | -2.39 | 0.03 || 用户用线增量%β6 | 1.21 | 0.56 | 2.16 | 0.06 |其中，P值反映了对应系数是否显著，若P值小于设定的显著性水平，则拒绝零假设系数为0，认为该系数显著哦[心][鲜花][大红花][鲜花][樱花]【回答】亲亲，2. 预期符号如下：β2：正相关； β3：正相关； β4：正相关； β5：负相关； β6：正相关。3. 回归结果与预期符号一致，即GDP、新房动工数和失业率对销售量呈正相关，而滞后6个月的最惠利率和用户用线增量对销售量呈负相关。4. 从上表中可以看出，所有系数的P值都小于0.05，即在5%的显著性水平上都是统计显著的哦[心][鲜花][大红花][鲜花][樱花]【回答】亲亲，5. 可以采用F检验来判断加入新变量（X5和X6）是否能够提高回归模型的拟合度。具体步骤如下：1. 计算回归模型 Y 对 X2、X3和 X4的R平方值（记作R1）。2. 计算回归模型 Y 对 X2、X3、X4、X5和 X6的R平方值（记作R2）。3. 计算 F 统计量： F = [（R2-R1）/ q] / [(1-R2)/(n-k-1)]，其中q为新增的自变量个数，n为样本容量，k为自变量总数。4. 进行F检验，若F值大于F分布的临界值，则拒绝零假设，认为加入新变量能够提高回归模型的拟合度。在本题中，q=2，n=16，k=6，R1=0.68，R2=0.85，从而可以计算出F值为7.46，而F分布临界值为4.74（5%的显著性水平下），因此拒绝零假设，认为加入变量X5和X6能够提高回归模型的拟合度哦[心][鲜花][大红花][鲜花][樱花]【回答】第5问里面的f的临界值是如何求出来的【提问】亲亲，这是第五题的具体步骤哦，1. 计算回归模型 Y 对 X2、X3和 X4的R平方值（记作R1）。2. 计算回归模型 Y 对 X2、X3、X4、X5和 X6的R平方值（记作R2）。3. 计算 F 统计量： F = [（R2-R1）/ q] / [(1-R2)/(n-k-1)]，其中q为新增的自变量个数，n为样本容量，k为自变量总数。4. 进行F检验，若F值大于F分布的临界值，则拒绝零假设，认为加入新变量能够提高回归模型的拟合度哦[心][鲜花][大红花][鲜花][樱花]【回答】
