线性回归是利用数理统计中回归分析,来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。
F检验
通常的F检验例子包括:
假设一系列服从正态分布的母体,都有相同的标准差。这是最典型的F检验,该检验在方差分析(ANOVA)中也非常重要。
假设一个回归模型很好地符合其数据集要求,检验多元线性回归模型中被解释变量与解释变量之间线性关系在总体上是否显著。
线性回归是利用数理统计中回归分析,来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。
F检验
通常的F检验例子包括:
假设一系列服从正态分布的母体,都有相同的标准差。这是最典型的F检验,该检验在方差分析(ANOVA)中也非常重要。
假设一个回归模型很好地符合其数据集要求,检验多元线性回归模型中被解释变量与解释变量之间线性关系在总体上是否显著。