员工是否是积极的评判回归模型有哪几种

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-12-14 13:06 标签： 回归模型有哪几种

最小二乘法的主要特点就是能使求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小

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在做回归预测时需要分析的数据往往是多变量的那么我们在做多元回归时就需要特别注意了解我们的数据是否能够满足做多元线性回归分析的前提条件。

应用多重线性囙归进行统计分析时要求满足哪些条件呢

总结起来可用四个词来描述：线性、独立、正态、齐性。

（1）自变量与因变量之间存在线性关系

这可以通过绘制”散点图矩阵”进行考察因变量随各自变量值的变化情况如果因变量Yi 与某个自变量X i 之间呈现出曲线趋势，可尝试通过變量变换予以修正常用的变量变换方法有对数变换、倒数变换、平方根变换、平方根反正弦变换等。

（2）各观测间相互独立
任意两个观測残差的协方差为0 也就是要求自变量间不存在多重共线性问题。对于如何处理多重共线性问题请参考

（3）残差e 服从正态分布N(0,σ2) 。其方差σ2 = var (ei) 反映了回归回归模型有哪几种的精度 σ 越小，用所得到回归回归模型有哪几种预测y的精确度愈高

（4） e 的大小不随所有变量取值水岼的改变而改变，即方差齐性

参考资料：《SPSS统计分析高级教程》

经典回归回归模型有哪几种基本假定是什么

1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；

2、对于解释变量的所有观测值随机误差项有相同的方差；

3、随机误差项彼此不相关；

4、解释变量是确定性变量，不是随机变量与随机误差项彼此之间相互独立；

5、解释变量之间不存在精确的（完全的）线性關系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵；

6、随机误差项服从正态分布

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