為什麼多元線性迴歸所得的方程殘差為

1樓：匿名使用者

殘差為0說明因變數與各自變數間本來就是多元線性關係。（一般情況下，因變數與各自變數間是近似的多元線性關係，所以殘差不為0）

多元線性迴歸模型中的常數項和隨機誤差項在含義上有什麼區別

2樓：匿名使用者

一言以來蔽之,在計量經濟學的線性源迴歸模型中bai,常數項在很多情況下並du無實際的解釋zhi意義dao。

要論含義,常數項的數學含義是,平均來講,當所有解釋變數的值為0的時候,被解釋變數的值是幾?但是在計量經濟學的實證模型中,這通常是無意義的,原因很簡單,因為在很多時候,解釋變數的定義域並不一定包括0,比如人的身高、體重等等。可是,即便所有的解釋變數都可以同時取0,常數項依然是基本無意義的。

我們回到線性迴歸的本質上來講的話,所有引數的確定都為了一個目的:讓殘差項的均值為0,而且殘差項的平方和最小。所以,想象一下,當其他的引數都確定了以後,常數項的變化在影象上表現出來的就是擬合曲線的上下整體浮動,當曲線浮動到某一位置,使得在該位置上,殘差項的均值為0,曲線與y軸所確定的截距即為常數項。

因此,可以理解為常數項是對其他各個解釋變數所留下的偏誤(bias)的線性修正。但是要說常數項具體的值所代表的解釋意義,在通常情況下是無意義的。

多元線性迴歸 spss中分析後 f值與誰去比較呢？f下角0.05（，）括號裡的，逗號左邊的是迴歸，還是殘差

3樓：

親~首先第一個圖

r^2 為0.912 說明擬合優度非常好

第二個圖

其實你可以不看f的看f還查表麻煩的很呀看sig. 為0.00 說明在5%的置信度下決絕原假設

也就是說f大於f靈界值

第三個圖

也是看最後一列 sig 都小於0.05 也就是說說明在5%的置信度下決絕原假設

這個模型擬合的很好沒有任何問題

為什麼最小二乘迴歸的殘差和是0？急！！急！！ 10

4樓：不是苦瓜是什麼

並不是平方和最小的時候殘差和為0，而是在引數估計中自然而然的就產生了這個性質，直接計算就好

∑(yi - b1*xi1 - ······ - a)=∑yi - b1∑xi1 - ······ - ∑a

= n(y - b1*x1 - ······ - a)

= n* 0

其中 y是yi的均值，，x1是xi1的均值。等於0是因為迴歸曲線必過所有數的均值點。

必過均值這個原理是因為最小二乘得而成的原理 a = y - b1*x1````的到的。

最小二乘法是一種數學優化技術，它通過最小化誤差的平方和找到一組資料的最佳函式匹配。是用最簡的方法求得一些絕對不可知的真值，而令誤差平方之和為最小。通常用於曲線擬合。

殘差是真實值-估計值，估計值是通過建立模型，對引數估計之後，利用估計出的引數，帶回到模型，然後再把自變數代入，求出的y，這個時候就是估計值，殘差反映的是模型的擬合程度的好壞。

平均值是一個數，估計值，每個資料的一般都不同。

5樓：你個笨蛋

這個問題是在運用最小二乘法求b1,b2的推導過程中涉及到的。

運用普通最小二乘法求使得rss最小的估計量b1b2，首先你要做σe²分別對b1和b2的偏導，進而可以整理得到最小二乘的正規方程，聯立方程通過代數運算可得b1b2。

在這個過程中算偏導的時候可以得到σe為0這個結論。過程見下圖。

▲是σe為0，而非σe²為0，注意區分，考試要考的！！！

6樓：匿名使用者

對於n個樣本殘差和=yi-(bxi+a)(i=[1,n])=ny-n(bx+a),這裡x,y為均值，因為y=a+bx，所以n(y-bx-a)=0

7樓：愛笑的高爺

x的二階微分為什麼等於0

求證迴歸分析中,殘差的和等於零,以及求殘差的方差兩個不同函式的微分的商等於他們商的微分嗎2用微分代替增量得arcsin0.02約等於什麼函式的微分為什麼等於函式的導數與自變數微分的積?那還是不是說自變數微