线性回归模型excel,电子表格线性回归模型中,解释变量是原因,被解释变量是结果

1. 线性回归模型中,解释变量是原因,被解释变量是结果

（1）减弱模型中数据的异方差性,只能是减弱,并不能彻底消除（2）模型形式的需要,利用线性回归模型的前提是解释变量和被解释变量之间的线性关系,但是在实际中这一点很难满足,很多的时候需要对多个变量或者是单一变量做对数变换,让模型的形式变为线性（3）取对数,再配合差分变化,把绝对数变成相对数,这样,数据更能表示变动的相关性.（4）对取对数以后的经济数据进行线性回归,其前面的参数表示的就是百分比变化率(dlnx=dx/x),也就是弹性（5）有时候变量不符合正态分布的假定,取了对数可以渐近正态分布等等。

2. 线性回归模型中,解释变量是原因,被解释变量是结果( )

A对B的一元线性回归模型，当然是B=C+βA，C是常数，β是系数。

所以B是被解释变量，A是解释变量了。

3. 线性回归是解释变量和被解释变量之间呈现线性关系

定义

满足如下条件的线性回归模型：解释变量与误差项不相关；误差项的期望或均值为零；同方差假定，即每个误差项的方差为一常数；无自相关假定，即两个误差项之间不相关；解释变量之间不存在线性相关关系；随项误差服从均值为零，(同)方差的正态分布。

4. 线性回归模型可以描述变量之间

一元线性回归模型意思是指模型中只有一个自变量和一个因变量。用一个直线去最大程度的拟合样本特征和样本输出标记之间的关系

5. 线性回归模型的解释变量

打开一份数据，点击分析-回归-线性，因变量选择类别数据，自变量选择与其相关的数据，然后打开右侧的统计因子对话框，建立需要的规则，选择模型拟合度和描述性，按下确定，便可进行回归分析。

6. 若将一个被解释变量对两个解释变量做线性回归分析

相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。

回归分析指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析

7. 线性回归模型中解释变量应是非随机变量

自变量X视为非随机变量； 当自变量x取某特定值时，对应的y值服从正态分布，且这些正态分布对于不同的x值是等方差的； 建立的回归方程实际上是自变量x取值与随机变量y的均值之间的关系式。

8. 线性回归模型中解释变量是原因被解释变量是结果

自回归，全称自回归模型（Autoregressive model，简称AR模型），是统计上一种处理时间序列的方法，是用同一变量之前各期的表现情况，来预测该变量本期的表现情况，并假设它们为线性关系。因为这是从回归分析中的线性回归发展而来，只是不是用来预测其他变量，而是用来预测自己，所以叫做自回归。 自回归模型被广泛运用在经济学、信息学、自然现象的预测上。

自回归方法的优点是所需资料不多，可用自身变数数列来进行预测。但是这种方法受到一定的限制：

必须具有自相关，自相关系数是关键。如果自相关系数(R)小于0.5，则不宜采用，否则预测结果极不准确。

自回归只能适用于预测与自身前期相关的经济现象，即受自身历史因素影响较大的经济现象，如矿的开采量，各种自然资源产量等；对于受社会因素影响较大的经济现象，不宜采用自回归，而应改采可纳入其他变数的向量自回归模型。

9. 如何在回归模型中表示解释变量的非线性影响

回归曲线的方程公式是：x^2/a^2-y^2/b^2=1，其中x表示可以精确测量的变量，称为普通变量，y表示响应值，称为随机变量，a是实半轴长，b是虚半轴长，c是半焦距。

回归曲线，即曲线回归或非线性回归，两个变数间呈现曲线关系的回归，曲线回归是建立不同变量间相关关系的非线性数学模型数量关系式的统计方法，农业化学中各种因素间的相互关系多数是曲线关系。

10. 线性回归模型意味着变量是线性的,为什么

在统计学中，线性回归(LinearRegression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。（这反过来又应当由多个相关的因变量预测的多元线性回归区别，而不是一个单一的标量变量。）萊垍頭條

回归分析中有多个自变量：这里有一个原则问题，这些自变量的重要性，究竟谁是最重要，谁是比较重要，谁是不重要。所以，spss线性回归有一个和逐步判别分析的等价的设置。萊垍頭條

原理：是F检验。spss中的操作是“分析”～“回归”～“线性”主对话框方法框中需先选定“逐步”方法～“选项”子对话框萊垍頭條

如果是选择“用F检验的概率值”，越小代表这个变量越容易进入方程。原因是这个变量的F检验的概率小，说明它显著，也就是这个变量对回归方程的贡献越大，进一步说就是该变量被引入回归方程的资格越大。究其根本，就是零假设分水岭，例如要是把进入设为0.05，大于它说明接受零假设，这个变量对回归方程没有什么重要性，但是一旦小于0.05，说明，这个变量很重要应该引起注意。这个0.05就是进入回归方程的通行证。垍頭條萊

下一步：“移除”选项：如果一个自变量F检验的P值也就是概率值大于移除中所设置的值，这个变量就要被移除回归方程。spss回归分析也就是把自变量作为一组待选的商品，高于这个价就不要，低于一个比这个价小一些的就买来。所以“移除”中的值要大于“进入”中的值，默认“进入”值为0.05，“移除”值为0.10萊垍頭條

如果，使用“采用F值”作为判据，整个情况就颠倒了，“进入”值大于“移除”值，并且是自变量的进入值需要大于设定值才能进入回归方程。这里的原因就是F检验原理的计算公式。所以才有这样的差别。萊垍頭條

结果：如同判别分析的逐步方法，表格中给出所有自变量进入回归方程情况。这个表格的标志是，第一列写着拟合步骤编号，第二列写着每步进入回归方程的编号，第三列写着从回归方程中剔除的自变量。第四列写着自变量引入或者剔除的判据，下面跟着一堆文字。萊垍頭條

这种设置的根本目的：挑选符合的变量，剔除不符合的变量。萊垍頭條

注意：spss中还有一个设置，“在等式中包含常量”，它的作用是如果不选择它，回归模型经过原点，如果选择它，回归方程就有常数项。这个选项选和不选是不一样的。萊垍頭條

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11. 线性回归模型意味着因变量是自变量的

所谓线性回归模型就是指因变量和自变量之间的关系是直线型的。

回归分析预测法中最简单和最常用的是线性回归预测法。

回归分析是对客观事物数量依存关系的分析．是数理统计中的一个常用的方法．

是处理多个变量之间相互关系的一种数学方法．