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多重共线性的判别方法主要有哪些？

问、多重共线性的判别方法主要有哪些？答：模型中各对自变量显著相关；当模型的线性关系检验显著时，几乎所有回归系数的检验却不显著；回归系数的正负号与预期相反；容忍度（1-RI 2）越小，多重共线性越严重，当小于0.1时，存在严重的多重共线性；方差扩大因子（VIF=1/（1-RI 2））越大，多重共线性越严重，当大于10时，存在严重的多重共线性。

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多重共线性对回归分析有哪些影响？

问、多重共线性对回归分析有哪些影响？答：变量之间高度相关时，可能会使回归的结果混乱，甚至会把分析引入歧途；可能对参数估计值的正负号产生影响；特别是𝛽1 的正负号有可能同预期的正负号相反。

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多重判定系数和调整的多重判定系数的含义和作用是什么？

问、解释多重判定系数和调整的多重判定系数的含义和作用。答：多重判定系数：多元回归中的回归平方和占总平方和的比例。作用：是度量多元回归方程拟合程度的一个统计量，反映了在因变量y的变差中被估计的回归方程所解释的比例。调整的多重判定系数：作用：用样本容量和自变量的个数调整R2得到 Ra 2永远小于R2，且Ra 2的值永远不会随着模型自变量的增加而越来越接近1。

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多元线性回归模型中有哪些基本假定？

问、多元线性回归模型中有哪些基本假定？答：误差项𝜀是一个期望值为0的随机变量；对于自变量𝑥1,𝑥2,···,𝑥𝑘的所有值，𝜀的方差𝜎2相同。误差项𝜀是一个服从正态分布的随机变量，且独立，即𝜀~N（0，𝜎2）

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问、解释多远回归模型、多元回归方程、估计的多元回归方程的含义

答：多元回归模型：设因变量为𝑦，𝑘个自变量分别为𝑥1,𝑥2,···,𝑥𝑘，描述因变量𝑦如何依赖于自变量𝑥1,𝑥2,···,𝑥𝑘和误差项𝜀的方程称为多元回归模型，表示为：𝑦=𝛽0 𝛽1𝑥1 𝛽2𝑥2 ··· 𝛽𝑘𝑥𝑘 𝜀。多元回归方程：描述因变量y的期望值与自变量𝑥1,𝑥2,···,𝑥𝑘之间的关系方程，表示为：估计的多元回归方程：用

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朝阳Tim

数据类型可以为我们判断哪些分析思路？

问题描述：当我们在谈论数据分析的时候，一定要清楚数据的类型，才能够对症下药，那么数据的类型都有哪些呢？解决思路：分类一：离散型数据、稠密型数据、连续型数据分类二：横截面数据、时间序列数据、面板数据分类三：定类数据、定序数据、定距数据、定比数据对数据类型的理解，可以快速选择解决问题的模型、思路，甚至是就业岗位例如，如果因自变量都是分类的，用卡方检验；因变量是分类的自变量是连续的

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一元线性回归中有哪些基本假定？

问：一元线性回归中有哪些基本假定？答：因变量y与自变量x具有线性关系；在重复抽样中，自变量x取值是固定的，即假设x是非随机的；误差项ε是一个期望值为 0 的随机变量；对于所有的值，ε的σ2都相同；误差项ε是一个服从正态分布的随机变量，且独立，即ε~（0，σ2）。

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最小二乘法拟合的直线有哪些优势？

问、最小二乘法拟合的直线有哪些优势？首先，根据最小二乘法得到的回归直线能使离差平方和达到最小，虽然这并不能保证它就是拟合数据的最佳直线，但这毕竟是一条与数据拟合良好的直线应有的性质。其次，由最小二乘法求得的回归直线可知β0和β1的估计量的抽样分布。最后，在某些条件下，β0和β1的最小二乘估计量同其他估计量相比，其抽样分布具有较小的标准差。

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一元线性回归模型中有哪些假定？

问、一元线性回归模型中有哪些假定？答：一元线性回归公式：一元线性回归模型中有的假定：1) 因变量y与自变量x之间具有线性关系。2) 在重复抽样中，自变量x的取值是固定的，即假定x是非随机的。3) 误差项ε是一个期望值为 0 的随机变量，即 E(ε) =0。4) 对于所有的x值，ε的方差σ2都相同。这意味着对于一个特定的x值，y的方差也都等于σ2。5) 误差项ε是一个服从

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回归分析主要解决哪些的问题？

问、回归分析主要解决哪些的问题？答：（1）一组样本数据出发，确定变最之间的数学关系式。（2）对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变最的诸多变最中找出哪些变最的影响是显著的，哪些是不显著的。（3）利用所求的关系式，根据一个或几个变最的取值来估计或预测另一个特定变量的取值，并给出这种估计或预测的可靠程度。

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r的显著性检验具体步骤？

问、r的显著性检验具体步骤？如果对r服从正态分布的假设成立，可以应用正态分布来检验。但对r抽样分布的讨论可知，对r的正态性假设具有很大的风险，因此通常情况下不采用正态检验，而采用费希尔提出的t分布检验，该检验可以用千小样本，也可以用千大样本。检验的具体步骤如下：第1步：提出假设：a第2步：计算检验的统计量。a第3步：进行决策。根据给定的显著性水平a和自由度df=n-2查t分

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相关系数的有哪些性质？

问、相关系数的有哪些性质？答：(1)、r的取值范围在一 1-, 1之间，即-1≤r≤1。若-1≤r≤1，表明x与y之间存在正线性相关关系；若-1≤r≤0, 表明x与y之间存在负线性相关关系；若r= 1, 表明x与y之间为完全正线性相关关系；若r= — 1, 表明x与y之间为完全负线性相关关系。可见当Ir I = I时， y的取值完全依赖于x, 二者之间即为函数关系；当r

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相关分析主要解决的哪些问题？

问：相关分析主要解决的哪些问题？答：(1) 变量之间是否存在关系？(2) 如果存在关系，它们之间是什么样的关系？(3) 变量之间的关系强度如何？(4) 样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系？为解决这些问题，在进行相关分析时，对总体主要有以下两个假定：(1) 两个变量之间是线性关系。(2) 两个变量都是随机变量。

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一元线性回归模型中有哪些基本假定？

问、一元线性回归模型中有哪些基本假定？答：因变量y与自变量x具有线性关系；在重复抽样中，自变量x取值是固定的，即假设x是非随机的；误差项ε是一个期望值为 0 的随机变量；对于所有的值，ε的σ2都相同；误差项ε是一个服从正态分布的随机变量，且独立，即ε~（0，σ2）。

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为什么要对相关系数进行显著性检验？

问：为什么要对相关系数进行显著性检验？答：在对实际现象进行分析时，往往是利用样本数据计算相关系数作为总体相关系数的估计值，但由于样本相关系数具有一定的随机性，它能否说明总体的相关程度往往同样本容量有一定关系。因此需要对相关系数进行显著性检验，若在统计上是显著的，说明它可以作为总体相关程度的代表值，否则不能作为总体相关程度的代表值。

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相关系数的性质有哪些？

问、相关系数的性质有哪些？性质：−1 ≤ r ≤ 1；对称性： r的大小与x和y的原点及尺度无关；r仅仅是x与y之间线性关系的一个度量，不能用于描述非线性关系；r虽然是两个变量之间线性关系的一个度量，不意味着x和y一定有因果关系。

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相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。1）按变量的多少划分： ①单相关 ②复相关

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φ、C、V 的比较：

问：φ、C、V 的比较φ的计算公式： C的计算公式： V的计算公式：总结：1.同一个列联表，φ、C、V的结果会不同2.不同的列联表，φ、C、V的结果也不同3.在对不同列联表变量之间的相关程度进行比较时，不同列联表中的行与行、列与列的个数要相同，并且采用同一种系数

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V相关系数的计算过程：

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列联相关系数的计算

问：列联相关系数的计算1. 用于测度大于2×2列联表中数据的相关程度2. 计算公式为 C的取值范围是0≤C≤1C=0表明列联表中的两个变量独立C的数值大小取决于列联表的行数和列数，并随行数和列数的增大而增大根据不同行和列的列联表计算的列联系数不便于比较。

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