3.残差分析,作残差图: rcoplot(r,rint) 从残差图可以看出,除第二个数据外,其余数据的残差离零点均较近,且残差的置信区间均包含零点,这说明回归模型 y=-16.073+0.7194x能较好的符合原始数据,而第二个数据可视为异常点. 4.预测及作图: z=b(1)+b(2)* plot(x,Y,'k+',x,z,'r') 返回 To MATLAB(liti12)
2022-05-01 13:29:33 588KB 统计回归
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卡内基梅隆大学(CMU)统计教授课件中关于(Multicollinearity)多重共线性R语言讲解
2022-03-27 20:03:56 468KB 多重共线性 R语言 统计回归
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完全二次多项式模型 MATLAB中有命令rstool直接求解 x1 x2 从输出 Export 可得
2022-02-11 11:13:38 998KB 数学建模
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比较细节的介绍Matlab中回归拟合函数。包含残差计算等内容。不同于以往的不负责任的回归不给出置信区间绘图
2021-12-31 22:51:37 588KB 统计回归
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D-W统计量与D-W检验 检验水平,样本容量,回归变量数目 检验临界值dL和dU 由DW值的大小确定自相关性 D-W分布表 n较大  DW 4-dU 4 4-dL dU dL 2 0 正自 相关 负自 相关 不能确定 不能确定 无自相关
2021-11-10 23:42:51 998KB 数学建模
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残差分析方法 结果分析 残差全为正,或全为负,管理—教育组合处理不当 残差大概分成3个水平, 6种管理—教育组合混在一起,未正确反映 。 应在模型中增加管理x2与教育x3, x4的交互项 残差 e 与资历x1的关系 e与管理—教育组合的关系 组合 1 2 3 4 5 6 管理 0 1 0 1 0 1 教育 1 1 2 2 3 3 管理与教育的组合
2021-11-09 21:50:38 998KB 数学建模
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讲了回归分析 回归诊断 虚拟变量回归 多元回归中交互作用
2019-12-21 19:22:54 51.05MB 统计 回归
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