Regression analysis revealed a strong correlation between so
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Regression analysis revealed a strong correlation between sonosensitivity and the non-bilayer formi
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shelley130 共回答了23个问题
|采纳率91.3%- 回归分析显示sonosensitivity有很强的相关性,non-bilayer formi
- 1年前
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图中的其他空我都算出来了,就是S.E.of regression 没算出来,回归标准差怎么算啊?
maomao04021年前1
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呀呀又忘了 共回答了20个问题
|采纳率85%SE of regression 是标准误.其计算公式为 RSS 除以 (n-k)(n为自由变量个数10,k为3) 再开根号.
RSS是残差平方和即Sum squared resid=342.5486
由此可得标准误为6.99541年前查看全部
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求翻译multivariate logistic regression analysis using a stepwise backward metod
怎么翻译
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least squares linear regression应该如何代值算?比如这道题.霓虹下的哀号1年前1
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abedr 共回答了12个问题
|采纳率91.7%必须要用计算机,Ti-83或以上,手算太难
步骤:
一.打开你的计算机
二.选择STAT(第三行第二个按钮,代表statistics统计学的意思)
三.选择1.Edit
四.将x值代入L1 y值代入L2
得出大概这样的表
L1 L2
0 15000
1 13000
2 10900
5 3000
五.重新点STAT,向右移动一格到CALC,选择4:LinReg(ax+b),然后确认,计算机会算出least squares linear regression给你
题目表格所得出的方程是y=-2428.571x+15332.142
六.问题求当x=4,所以代入4,得出5617.858 答案是C1年前查看全部
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- 回归F值检验的含义Sum of Squares df Mean Square F Sig.Regression 11.8
回归F值检验的含义
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Regression 11.881 5 2.376 16.57 .000a
Residual 6.165 43 .143
Total 18.046 48
请问这个表能说明什么?特别是F值是16.573能表示什么?本人初学,见笑了!
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 11.881 5 2.376 16.573 .000a
Residual 6.165 43 .143
Total 18.046 48记得那时年纪小1年前1
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cc铺的玲 共回答了17个问题
|采纳率88.2%这个表是方差分析表,也即F值检验,一般看检验结果,都是看F值对应的概率值,即sig值,两个数据表达的检验结果一样,但不是同一概念.
上面的表格F值对应的sig值是0.0001年前查看全部
- seemingly unrelated regression
橙子小巫1年前1
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zhuhli 共回答了18个问题
|采纳率77.8%seemingly unrelated regression model
表面上看起来毫无关联的回归模型1年前查看全部
- 英语高手进来帮我看看高手帮我看看:回归自然是不是Regression nature 回归生活是不是Regression
英语高手进来帮我看看
高手帮我看看:
回归自然是不是Regression nature
回归生活是不是Regression life
翻译是对还是错?
如果不对,能否告诉我回归生活和回归自然的英文?ayleaf1年前4
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xx之鱼 共回答了11个问题
|采纳率81.8%不是!
Regression 是名词,不是VERB
直接Return to life and return to nature吧1年前查看全部
- 什么是混合回归模型(mixture regression model)?
轩藜1年前1
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蝎子45仟 共回答了14个问题
|采纳率85.7%混合模型(hybrid model) 过程开发模型又叫混合模型(hybrid model),或元模型(meta-model),把几种不同模型组合成一种混合模型,它允许一个项目能沿着最有效的路径发展,这就是过程开发模型(或混合模型).实际上,一些软件开发单位都是使用几种不同的开发方法组成他们自己的混合模型.
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我也在研究这个模型,如果有什么更深入的体会,再回复你1年前查看全部
- 需要用R语言做Regression的讲解材料.
需要用R语言做Regression的讲解材料.
请帮忙找一份用R语言组Regression的讲解材料,老师讲话讲不清楚,听不懂,板书也特奇葩,没办法只能尽量自学了.请尽量详细通俗一些.
对了,我是文科本科生,在念商科硕士.deng2449621年前1
-
粉红BABY 共回答了15个问题
|采纳率93.3%egression,有本‘例解回归分析’真心不错,可惜和R语言没什么关系;
用R专门讲回归分析的真心不多(至少我没见到过多少),但
随便找本R的教材,里面都至少会有一章讲到regression.1年前查看全部
- 数学关于least squares linear regression的题
数学关于least squares linear regression的题
when purchased,an automobile is valued at $1500.Its value depreciates at the rate shown in the table below.Based on a least squares linear regression,what is the value ,to the nearest hundred dollars,of the automobile when t=4?
time t 0 1 2 5
(years)
value v(t) 15000 13000 10900 3000
(dollars)
怎么算的怎么算的
大恩人快救救我~yanchao03121年前1
-
sadarms 共回答了22个问题
|采纳率90.9%最小二乘法拟合数据:
我当时是是把你给的数据(年限和折旧价)输入绘图分析软件Origin,然后让它自动拟合的,所以很快得出结果了.
如果要自己算的话,也不难,公式是:
(t的各数值平方和)*a+(v的各数值平方和)*b=(各v*t数值积之和)
(t求和)*a+nb=(v求和) 其中n是数据量
对于本题,n=4
然后解上面这两式组成的一元二次方程组就行了,所得的a、b就是系数:
v=at+b
就是有点繁,所以我没手算.
算出来了 5600$
v=15332.14286-2428.57143t
当t=4时,有 v=5617.85714≈56001年前查看全部
- 英语翻译Calculating the linear regression equation between the c
英语翻译
Calculating the linear regression equation between the copper
supplementation (x) and the percentage improvement of the
average daily body weight gain (y) and feed conversion (y)
respectivelycl6781年前2
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shuye569 共回答了27个问题
|采纳率92.6%计算铜之间的线性回归方程
补充(x)与改善的百分比
平均每日体重增长(y)和饲料转化率(Y)的
分别1年前查看全部
- proportional odds ordered logistic regression model怎么翻译?是什么l
proportional odds ordered logistic regression model怎么翻译?是什么logistic回归模型
碰触石头1年前2
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long_p 共回答了21个问题
|采纳率100%proportional odds ordered logistic regression model(比例优势命令逻辑回归模型)
logistic回归模型,主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测,它是普通多元线性回归模型的进一步扩展,logistic模型是非线性模型.比如说我们曾经做过的土地利用评价,就分别用多元线性回归模型和Logistic模型进行试验.影响耕地的因素假设有高程、土壤类型、当地人口数量和GDP总量,把上述四种因素作为自变量,某块地是否为耕地的概率为P,即应变量.然后根据已经有的样本数据,求出logistic模型的系数,一般用最大似然法结合牛顿—拉斐逊法解系数,求出F(P)=G(高程,土壤,人口,GDP)的一个回归函数,即Logistic模型,然后把全地区的数据代入上式,求出每个地方是否为耕地的概率,用来对土地利用的评价提供科学的依据.1年前查看全部
- meta regression 什么意思
meta regression 什么意思
麻烦高手翻译下这句话: We used fractional polynomials in a meta-regression to determine the dose-response relationships by sex and end point using lifetime abstainers as the reference group.
to determine the dose-response relationships by sex and end point 应该是 按性别和终点决定剂量反应关系
using lifetime abstainers as the reference group 应该是 将终身戒烟者作为对照组
不过以上都是专业方面的东西,谢谢大家,至少我知道mata-regression是什么了:)风华血月1年前2
-
范洪波 共回答了23个问题
|采纳率91.3%我们用一元多项式分数回归,以确定剂量按性别和终点反应关系以此为参照组终生戒除.1年前查看全部
- 英语翻译5、10.92 Regression through the origin (Flour2) .Sometime
英语翻译
5、10.92 Regression through the origin (Flour2) .Sometimes it is known from theoretical considerations that the straight-line relationship between two variables,x and y,passes through the origin of the xy-plane.Consider the relationship between the total weight of a shipment of 50-pound bags of flour,y,and the number of bags in the shipment,x.since a shipment containing x=0 bags (i.e.no shipment at all) has a total weight of y=0,a straight-line model of the relationship between x and y should pass through the point x=0,y=0.in such a case you could assume and characterize the relationship between x and y with fhe following model:
The least squares estimate of for this model is ,from the records of past flour shipments,15 shipments were randomly chosen.listevenly1年前1
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马天宇受与天齐 共回答了20个问题
|采纳率90%过原点回归
从理论的角度,它被认为是在XY平面经过原点的两个变量之间的直线关系,X和Y.思考Y轴所代表的承载50磅重的面粉的船只的总重量,和X轴所代表的船上的面粉袋的数量之间的关系.因为一艘船上没有面粉袋,即X=0(即船上没有任何货物),那么船的总重量为0,即Y=0.一条关于X、Y关系的直线方程就经过原点x=0,y=0.
在这种情况下,你就可以假设X、Y的关系如下:
对于这一模型的最小二乘估计,从船上面粉货运量经过的点,有15个货运量的点可以随意选择.、
最后一句你再看看吧,有待商榷.其他的我看着书来翻译应该没有问题.1年前查看全部
- 英语翻译The second column of Table 2 presents the OLS regression
英语翻译
The second column of Table 2 presents the OLS regression results and incorporate White-corrected
standard errors to correct for heteroscedasticity.The results show that the more capacity a firm
commits the less aggressively it bids in an auction.The effect of backlog on bids is small but consistent with the theory in Pitchik and Schotter (1988) that attributes less aggressive bidding to
budgetary restrictions.It is also consistent with the findings Jofre-Bonet and Pesendorfer (2000).
Looking at the afternoon bidding dummies,we find that firms that win in the morning bid more
aggressively in the afternoon.However,it is probably the case that our measure of backlog is not fully
controlling for differences in firm efficiencies and that the negative coefficient on this variable reflects
differences in overall efficiencies (winners vs.losers) as opposed to differences in the bidding
behavior in the morning and afternoon.To correct for this potential,we estimate the model withfirm-time period effects.As discussed above,these effects should control for differences in
unobserved heterogeneity across firms on a given auction day.In contrast to the OLS results which
exploit cross firm variation in bids,the fixed effects results allow for a comparison of bidding
behavior in the morning and afternoon for a given bidder.The results are presented in column 3.The
findings suggest that,on average,those firms that lost in morning sessions bid more aggressively,
relative to their morning bid,than those firms that won at least one project.The winners of early
auctions are typically the stronger bidders and conditional on the outcome of early auctions,the weak
bidders (i.e.the morning losers) adjust their strategies and bid more aggressively in afternoon
auctions.In addition,the fixed effects results suggest that the more competitive the set of rivals a firm
faces the more aggressively the firm bids.These results are consistent with the prediction in Maskin
and Riley,(2000,proposition 3.5) which suggests that if a weak bidder faces a strong bidder rather
2 than another weak bidder he will bid more aggressively and vice versa.ljk20081年前1
-
cse1kq9 共回答了19个问题
|采纳率73.7%表2的第二个专栏提出OLS退化结果并且合并白色改正
改正的标准误差为heteroscedasticity. 结果显示那更多容量企业
做它在拍卖积极地出价的较少. 积压的作用对出价是小的,但是一致与理论在那的Pitchik和的Schotter (1988)归因于较不积极出价
预算制约. 它与研究结果Jofre-Bonet也是一致的和Pesendorfer (2000).
看出价钝汉的下午,我们发现早晨赢取的企业出价更多
积极地下午. 然而,它大概是实际情形积压我们的措施不充分地是
控制在牢固的效率和那上的区别的在这可变物的消极系数反射
在综合效率(优胜者上的区别对失败者)与在出价上的区别相对
行为早晨和下午. 为这潜力要改正,我们估计式样withfirm时间期间作用. 如上所述,这些作用应该为区别控制
横跨企业的未受注意的非均匀性在一特定拍卖天. 与OLS结果对比
利用在出价,结果考虑到比较出价的固定的作用上的发怒牢固的变化
行为一位特定投标者的早晨和下午. 结果在专栏3.被提出.
研究结果建议,平均,在早市上丢失的那些企业积极地出价,
相对他们的早晨出价,比赢取至少一个项目的那些企业. 优胜者及早
拍卖典型地是更加坚强的投标者和有条件的在早期的拍卖的结果,微弱
投标者(即早晨失败者)在下午调整他们的战略并且积极地出价
拍卖. 另外,固定的作用结果建议越竞争套敌手企业
越积极地面对确定报价. 这些结果与在Maskin的预言是一致的
并且建议那的赖利, (2000年,提议3.5),如果一位微弱的投标者宁可面对一位坚强的投标者
2比他积极地将出价反之亦然的另一位微弱的投标者.1年前查看全部
- 计量经济学计算题--回归结果中求F ,S.E.regression...
计量经济学计算题--回归结果中求F ,S.E.regression...
如上 给出回归结果:
R-squared 0.66325 Mean dependent var 5.123810
Adjusted R-squared S.D.dependent var 3.694984
S.E.of regression Akaike info criterion 4.505098
Sum squared resid 91.95205 Schwarz criterion 4.604576
Log likelihood -45.30353 F-statistic
Durbin-Watson stat 0.858742 Prob(F-statistic) 0.000007
要求R^2,F,S.E.等值 应该怎么求啊?yuhui8605221年前2
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Adjusted R-squared S.D.dependent var 3.694984
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Sum squared resid 91.95205 Schwarz criterion 4.604576
Log likelihood -45.30353 F-statistic
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origin曲线拟合
lynomial Regression for DATA1_B:
Y = A + B1*X + B2*X^2
Parameter Valuex09Error
------------------------------------------------------------
Ax090.97253 0.2493
B1x09-0.0126 0.00617
B2x091.14061E-4 3.77615E-5
------------------------------------------------------------
R-Square(COD)x09SDx09Nx09P
------------------------------------------------------------
0.93824x090.02096x0912x09某断1年前0
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