统计学回归分析学习资料思维导图
简单介绍统计学回归分析学习资料内容
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思维导图大纲
回归分析思维导图模板大纲
一元线性回归模型
回归模型
五个假定
1 y与x具有线性关系
2 重复抽样中，x的取值是非随机的
3 误差项期望为0
4 所有误差项的方差相当
5 误差项服从正态分布，且相互独立
回归方程
估计的回归方程形式
参数的最小二乘估计
回归直线的拟合优度
判定系数
回归平方和SSR
判定系数
范围【0，1】
越接近1，表示回归直线的拟合程度越好
残差平方和SSE
估计标准误差：度量各实际观测点在直线周围的散布状况
回归直线是估计标准误差的最小的一条直线，因为它是由最小二乘法即当残差最小时确定的
显著性检验
1 线性关系的检验
2 回归系数的检验
回归分析结果的评价
1 所估计的回归分析符号是否与预期（散点图）一致
2 如果理论上认为y与x之间的关系不仅是正的，而且统计上是显著的，那么所建立的回归方程也应如此
3 回归模型在多大程度上解释了因变量y取值的差异？（可用判定系数回答
4 考察关于误差项的正态性假定是否成立（残差图
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