1樓:蘇馬尼青
統計學中:在統計模型中,自由度指樣本中可以自由變動的獨立不相關的變數的個數,當有約束條件時,自由度減少。
自由度計算公式:自由度=樣本個數-樣本資料受約束條件的個數,即df = n - k(df自由度,n樣本個數,k約束條件個數)
一元線性迴歸中sse殘差平方和,其自由度為n-2,因為計算殘差時用到迴歸方程,迴歸方程中有兩個未知引數β0和β1,而這兩個引數需要兩個約束條件予以確定,由此減去2,也即其自由度為n-2。
ssr一元線性迴歸中自由度為1,自變數的個數,sst的自由度為他倆相加n-1 sst=ssr+sse
2樓:
選a對於一元線性迴歸模型,sst有n-1個自由度;sse有1個自由度;ssr有n-2個自由度。
3樓:
問題裡表示定義是錯的吧?ssr是殘差平方和吧?所以ssr有1個自由度
4樓:搞蝦麼家貨
sst自由度為 n-1
sse自由度為 n-2
ssr自由度為1
5樓:ritta胡蘿蔔
ssr自由度為1 sse自由度為n-2 sst自由度為n-1
迴歸中怎麼證明sst=ssr+sse
6樓:mono教育
因為一元線性迴歸方程在建立時要求離迴歸的平方和最小,即根據「最小二乘法」原理來建立迴歸方程。在此基礎上就可以證明sst=sse+ssr。
誤差看平方和一列,模型一行是組間、誤差一行是組內,合計是總體誤差sst=278.9475
ssr=183.24469
sse=95.70281
統計學 一元線性迴歸證明 sst=sse+ssr
7樓:江中竹
因為一元線性迴歸方程在建立時要求離迴歸的平方和最小,即根據「最小二乘法」原理來建立迴歸方程。在此基礎上就可以證明sst=sse+ssr,詳見**。
spss 多元線性迴歸和多元逐步迴歸一樣麼
逐步迴歸只是迴歸過程採用的其中一種方法而已。多元線性迴歸可以和非線性迴歸相區分,也就是解釋變數和被解釋變數之間建立的迴歸方程,如果是線性的,則是線性迴歸,否則是非線性迴歸。多元逐步迴歸是迴歸分析建模的一種,舉個例子來說,現在有一個因變數a,建模的時候可能的解釋變數有5個,分別是b1,b2,b3,b4...
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