线性回归函数判断？ excel线性回归函数

线性回归模型和非线性回归模型的区别是: 线性就是每个变量的指数都是1,而非线性就是至少有一个变量的指数不是1. 通过指数来进行判断即可. 线性回归模型,是利.

在计量经济学中,线性或非线性,不是针对自变量而言的,也就是x,而是针对自变量的系数参数而言的.如:y=a+bx这是线性,y=a+bx+cx^2这也是线性,因为a b c导数都是常数,或者说都是1次的,而y=a+bcx1+dx2,这样的模型就是非线性的,因为bc是2次的.区分其实就这么简单.

一、答案:这个说法是错误的. 二、分析及拓展: 线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化,在现实问题研究中,因变量的变化往往受几个重要因素.

R的平方愈接近1,这说明拟合效果就越好拟合的函数愈逼真.相关系数越接近1越好,一般要求大于0.9,统计量的概率一般要小于0.05,所做的模型才可以使用.此外残差的置信区间应该包括0,但是对于拟合到什么程度,才算满意没有严格的标准来进行界定.

看回归方程y=a+bx中的b值的正负,如果b是正数,就是正相关;如果b是负数,就是负相关.b值只能用来判断相关性的正负,但b并不是相关系数,相关系数在线性回归方程中是确定系数R^2的平方根R值,其正负号由b值的正负号决定.

如果只是比对多种回归模型哪个好,那就选曲线估计,可同时选中线性,二次方等11个模型,拟合度看R2就行,哪个大哪个好.结果中有散点图也可以很直观看出哪种变化模型符合的. 不过一般做回归,首先要考虑的是线性回归,用途最广. 还有用的比较多的是非线性,这个要知道方程的. 至于多项Loistic和probit,说实在的我也不太清楚,书上学的没着重讲,案例分析也不常见. 这些模型都比较专业的,适用某些特定领域,选择的话有文献参照就直接借鉴好了.

拟合效果就是看,改组数据线性度怎么样,也就是他到底是否符合线性方程,一般用线性相关系数来判断,越接近1,说明线性度越好

线性相关系数不是斜率,只是两者之间有联系,反映在符号上面.正相关的r的符号就是正号,斜率也是正的.同理负相关亦一样.美丽心情团队为您解答,望采纳o(∩_∩)o谢谢

1、一元线性回归模型又简称单直线回归模型,它是根据两个变量的成对数据,配合直线方程式,再根据自变量的变动值,来推算因变量的估计值的一种统计分析方法.2、对于所要考察的变量y来说,若其主要影响因素只有变量x一个,且y与x呈线性相关关系,则可在变量y和x之间建立的数学模型为:y=a bx3、一元线性回归模型中的待定参数的确定①a=(∑y÷n)-b*(∑x÷n)②b=(n*∑xy-∑x∑y)÷[n∑xx-(∑x)*(∑x)]..

r 越接近1的线性相关性就越强.