在模型参数回归过程中，验证测站的历史数据可以参与参数回归嘛？

计量经济学,求各位高手做一下这道题. 问题:(1)根据以上回归结果,写出回归.

如果没猜错的话,你的模型应该是Y=AK^aL^b,然后取得对数形式做的线性回归,是宏观经济学里面一个很简单的模型.根据参数估计结果,资本对产出的弹性为0.609,劳动对产出的弹性为0.36,这个结果非常好,两者加起来几乎等于1,符合理论预期.k和l在10%的显著性下通过t检验,但常数项没有通过t检验.调整的可决系数比较高,模型拟合较好.但你的f统计值貌似非常小,通不过f检验,模型设定估计有问题,你去掉常数项再做一次试试.

【判断题】线性回归模型

线性模型是现代统计学中理论丰富、应用广泛的一个重要分支,在生物、农业、经济、工程技术等领域取得了长足发展.多元线性回归模型是线性模型中的一种,它反应了多个变量

必须模型通过检验才能逐步回归吗

不是的,逐步回归是针对每一个模型,设置变量进入模型的方法为逐步,stepwise.其它的方法有forward、backward、enter等.

线性模型需要进行参数的率定和验证吗

参数率定的实质就是先假定一组参数,代入模型得到计算结果,然后把计算结果与实测数据进行比较,若计算值与实测值相差不大,则把此时的参数作为模型的参数;若计算值与实测值相差较大,则调整参数代入模型重新计算,再进行比较,直到计算值与实测值的误差满足一定的范围.率定:在仪器行业,对仪器的校准测定称为率定.即校准、标定.一般来说,这个词只会用在仪器行业里,其他行业用得极少.

计量经济学中,经常说一个回归模型里的参数在统计上是显著的或不显著的.

参数显著的,就是说该参数估计量的统计性质可以拒绝 原假设:该参数=0,即该参数显著不等于0,也就是该参数前面的变量对y确实有影响,出现在回归方程里面是有道理的.参数的显著性,是实证模型有意义的关键所在.

变参数回归模型和半参数回归模型的区别

经典回归模型必须包含以下几个经典假设条件: 1.模型设定是线性的 2.解释变量是确定性变量 3.随机误差项的均值是零 4.随机误差项同方差 5.随机误差项各项之间无序列相关 6.解释变量与随机误差项不相关 7.随机误差项服从正态分布

求助origin数学模型

关键词“流变应力模型”,搜索一番,你就会有收获.很多都是采用“分步回归”的手段.一其中很多都是按照Arrhenius那个关系式,取对数,然后一步步做下去.当然,要看你选的模型(如你所说的六参数模型),也可以用origin一次性回归出来,比较难操作些,可参照origin的help慢慢来.曾经用Minitab做过一次六参数的模型,回归过程很简单.用matlab其实也一样的,只不过需要编程 ,用origin或minitab或spss等是懒人懒办法,而且不易出错.回归的结果如果不出错,应该是大差不离的,至于所回归得到模型的合理性,要看你试验数据和模型选择是否合理了.

eviews有两个解释变量,求单个参数的显著性检验.是两个回归在.

一个回归完去检验另一个,他说的是单个参数检验,不是总体函数显著性检验,单个是用 t 分布检验就可以了,要检验的那个参数的初始假设为0,然后用计算t值,总体显著性检验要用到F分布的!忘采纳,纯手打,不懂的可以继续发问!记得给问豆啊!

SPSS中能否用回归模型判断未来几年的数据呢?

可以,但是需要你有之前年份的数据.只要符合回归分析的前提条件就可以建模,通过数学模型就可以预测未来几年的数据. 但这还要涉及到时间序列的相关问题,时间序列时候具有循环变动、随机变动等,这需要剔除相关的变动趋势,才能使回归模型更加符合要求.

在spss中进行回归分析时使用回归法如何得到的系数表模型1与模型2有何.

你的数据和模型呢?(南心网 SPSS数据回归分析)