一道题目引发了我对这个问题的思考： 在基础阶段的学习中，汤老师归纳多元隐函数求导需要三步： 找自变量和因变量 对自变量求偏导 整合 而第一步往往是所有求解问题的关键，这里根据自己做题总结出规律： 自变量的个数 = 总变量个数 - 方程个数 而在隐函数方程里面 ...

简单线性回归 library(ISLR) library(class) library(MASS) fix(Boston) #弹出数据编辑器 names(Boston) #基本句法是 lm (y ~ x , data) ，其中y是响应变量，x是预测变量，data ...

目录## 变量筛选方法 预测与回归诊断 其他统计量 SAS中Weight和Freq的区别 Refreence 1. 变量筛选方法 全回归模型 （None） 向前发（Forward） -- 逐步引入法 向后发（Backward） --逐步剔除法 逐步 ...

： 继上一篇文章，继续探讨相关性分析，这次不再是两个变量，而是3个或者以上的变量之间的相关关系分析。 ...

<!-- #此文主要针对统计基础比较薄弱（比如博主）利用多个模型言针对时间序列数据做预测用之MLR/多线性回归模型； --><!--定义：人话就是给定一组数据集data={(x1,y1),(x2,y2)....(xn,yn)} 从data中得到一个线性模型来反映 x和y 的关系 ...

5.2.6 预测残差平方和准则 5.3 自变量选择的方法 5 ...

目录 Chapter 9：自变量的选择(1) 5.1 自变量选择的后果 5.1.1 全模型和选模型 5.1.2 自变量选择对估计和预测的影响 5.2 自变量选择的准则 5.2.0 ...

一、概述 （F检验）显著性检验：检测自变量是否真正影响到因变量的波动。 （t检验）回归系数检验：单个自变量在模型中是否有效。 二、回归模型检验 检验回归模型的好坏常用的是F检验和t检验。F检验验证的是偏回归系数是否不全为0（或全为0），t检验验证的是单个自变量是否对因变量的影响是显著 ...