回歸估計是1993年全國科學技術名詞審定委員會公布的數學名詞。
基本介紹
- 中文名：回歸估計
- 外文名：regression estimate
- 所屬學科： 數學
- 公布年度 ：1993年
- 審定機構：全國科學技術名詞審定委員會
出處,公布時間,
回歸估計
相關詞條
- 回歸估計
回歸估計是1993年全國科學技術名詞審定委員會公布的數學名詞。出處《數學名詞》第一版。1公布時間1993年，經全國科學技術名詞審定委員會審定發布。...
- 回歸估計量
回歸估計量是指回歸估計方法中所用到的調查變數以及與該變數有線性關係的輔助變數。背景 在許多實際問題中常常涉及兩個調查變數（指標）Y 和X 。對於包含N個抽樣單元的總體除了對總體信息進行估計外，常常要估計總體比率R。總體比率在形式上總是表現為兩個變數總值或均值之比。在涉及兩個變數的抽樣調查中，有兩種...
- 穩健回歸
穩健回歸估計主要包括基於似然估計的M類、基於殘差順序統計最某些線性變換的L類、基於殘差秩次的R類及其廣義估計和一些高崩潰點HBP(high breakdown point)方法。R估計 R估計是Jackel等學者提出一種非參數回歸方法。該方法不將殘差取平方，而是將殘差的秩次的某種函式作為離群點的降權函式引入估計模型，這樣可以減小離群...
- 分段線性回歸
分段線性回歸是指當y對x的回歸在x的某一範圍的服從某種線性關係，在其他範圍內又服從斜率不同的線性關係時適用的一種回歸估計方法。這種方法使用指示變數對各段(即不同範圍的)數據同時擬合統—的回歸模型。基本介紹 虛擬變數可以代表質的因素，有些情況下，虛擬變數也可以代表數量因素。分段線性回歸就是類似情形中...
- logistic回歸
logistic回歸又稱logistic回歸分析，是一種廣義的線性回歸分析模型，常用於數據挖掘，疾病自動診斷，經濟預測等領域。 邏輯回歸根據給定的自變數數據集來估計事件的發生機率，由於結果是一個機率，因此因變數的範圍在 0 和 1 之間。例如，探討引發疾病的危險因素，並根據危險因素預測疾病發生的機率等。以胃癌病情分析為例...
- 事件機率的回歸估計
事件機率的回歸估計 事件機率的回歸估計（regression estimation of event probability）是1993年公布的數學名詞。公布時間 1993年，經全國科學技術名詞審定委員會審定發布。出處 《數學名詞》第一版。
- 線性回歸預測法
因為在相同環境條件下 農作物的產量也有區別，這也就是說農作物的產量是一個隨機變數．回歸分析就是研究相關關係的一種數學方法，是尋找不完全確定的變數間的數學關係式並進行統計推斷的一種方法．它能幫助我們從一個變數取得的值去估計另一個變數的值．在這種關係中最簡單的是線性回歸．...
- 回歸分析
5. Ridge Regression嶺回歸 當數據之間存在多重共線性（自變數高度相關）時，就需要使用嶺回歸分析。在存在多重共線性時，儘管最小二乘法（OLS）測得的估計值不存在偏差，它們的方差也會很大，從而使得觀測值與真實值相差甚遠。嶺回歸通過給回歸估計值添加一個偏差值，來降低標準誤差。線上性等式中，預測誤差可以...
- 回歸(數學術語)
回歸分析的主要內容有以下：①從一組數據出發，確定某些變數之間的定量關係式；即建立數學模型並估計未知參數。通常用最小二乘法。②檢驗這些關係式的可信任程度。③在多個自變數影響一個因變數的關係中，判斷自變數的影響是否顯著，並將影響顯著的選入模型中，剔除不顯著的變數。通常用逐步回歸、向前回歸和向後回歸等...
- 線性回歸
這種函式是一個或多個稱為回歸係數的模型參數的線性組合。只有一個自變數的情況稱為簡單回歸，大於一個自變數情況的叫做多元回歸。（這反過來又應當由多個相關的因變數預測的多元線性回歸區別，而不是一個單一的標量變數。）線上性回歸中，數據使用線性預測函式來建模，並且未知的模型參數也是通過數據來估計。這些模型被...
- 一元線性回歸方程
與相應的回歸估計值 的離差整體來說為最小。由於離差有正有負，正負會相互抵消，通常採用觀測值與對應估計值之間的離差平方總和來衡量全部數據總的離差大小。因此，回歸直線應滿足的條件是：全部觀測值與對應的回歸估計值的離差平方的總和為最小，即：最小. 根據式(4)的準則來估計回歸方程係數a和b的方法稱為最...
- 多元線性回歸分析預測法
多元線性回歸模型的檢驗 多元性回歸模型與一元線性回歸模型一樣，在得到參數的最小二乘法的估計值之後，也需要進行必要的檢驗與評價，以決定模型是否可以套用。1.擬合程度的測定。與一元線性回歸中可決係數r²相對應，多元線性回歸中也有多重可決係數r²，它是在因變數的總變化中，由回歸方程解釋的變動(回歸平方...
- 回歸分析法
2、根據因變數和自變數的函式表達式來分類：線性回歸分析和非線性回歸分析。主要解決的問題 回歸分析法主要解決的問題；1、確定變數之間是否存在相關關係，若存在，則找出數學表達式；2、根據一個或幾個變數的值，預測或控制另一個或幾個變數的值，且要估計這種控制或預測可以達到何種精確度。回歸分析法的步驟 回歸分析...
- 多元回歸分析
多元回歸模型的數學形式 設因變數為Y，影響因變數的k個自變數分別為 ，假設每一個自變數對因變數Y的影響都是線性的，也就是說，在其他自變數不變的情況下，Y的均值隨著自變數 的變化均勻變化，這時我們把 稱為總體回歸模型，把 稱為回歸參數。回歸分析的基本任務是：任務1：利用樣本數據對模型參數作出估計。...
- 自回歸譜估計
自回歸譜估計(autoregressive spectral estima-for)一種重要的譜估計方法。自回歸譜估計(autoregressive spectral estima-for)一種重要的譜估計方法.它屬於參數估計方.設xlxz ''..,xT是正態平穩時間序列x‘的樣，選擇PT滿足:當T-＞ 時，pT-＞oo,法本 其中（TvPT）C 1.稱TCJ為x，的譜密度函式f WO的自回歸譜...
- 面板數據模型回歸係數估計及Hausman檢驗統計量的統計診斷
《面板數據模型回歸係數估計及Hausman檢驗統計量的統計診斷》是2020年經濟管理出版社出版的圖書。內容簡介 面板數據是一類重要的統計數據形式，面板數據模型是計量經濟學研究的重要內容，它具有單純截面數據模型或時間序列數據模型所不具備的優勢，在套用研究中被廣泛採用。《面板數據模型回歸係數估計及Hausman檢驗統...
- 簡單線性回歸
其他的模型可能被認定成非線性模型。一個線性回歸模型不需要是自變數的線性函式。線性在這裡表示Yi的條件均值在參數β里是線性的。例如：模型在β1和β2里是線性的，但在里是非線性的，它是Xi的非線性函式。數據和估計 區分隨機變數和這些變數的觀測值是很重要的。通常來說，觀測值或數據（以小寫字母表記）包括了...
- 多元線性回歸
選擇合適的自變數是正確進行多元回歸預測的前提之一，多元回歸模型自變數的選擇可以利用變數之間的相關矩陣來解決。公式 ——多元線性回歸模型 1.建立模型 以二元線性回歸模型為例 ，二元線性回歸模型如下： 類似的使用最小二乘法進行參數估計：2.擬合優度指標 標準誤差：對y值與模型估計值之間的離差的一種度量。其計算...
- 一元線性回歸
回歸這一術語最早來源於生物遺傳學，由高爾頓（Francis Galton）引入。回歸的現代解釋：回歸分析是研究某一變數（因變數）與另一個或多個變數（解釋變數、自變數）之間的依存關係，用解釋變數的已知值或固定值來估計或預測因變數的總體平均值。因變數：Y 自變數：X或X1，X2，…等 高爾頓的興趣在於尋找為什麼總體身高...
- 多重線性回歸
稱為偏回歸係數(partial regression cofficient) 。表示在其他自變數固定不變的情況下，自變數 每改變一個單位時，其單獨引起因變數y的平均改變數。為隨機誤差，又稱為殘差(residual)，它是y的變化中不能用自變數解釋的部分，服從 分布。由樣本估計的多重線性回歸方程為：式中，為在各x取一組定值時，因變數y的平均...
- COX回歸模型
COX回歸模型，又稱“比例風險回歸模型(proportional hazards model，簡稱Cox模型)”，是由英國統計學家D.R.Cox(1972)年提出的一種半參數回歸模型。該模型以生存結局和生存時間為因變數，可同時分析眾多因素對生存期的影響，能分析帶有截尾生存時間的資料，且不要求估計資料的生存分布類型。由於上述優良性質，該模型自...
- 二元線性回歸分析預測法
(2)回歸標準差檢驗。計算多元回歸標準差的公式與計算一元線性方程回歸標準差的公式相同，即：式中：yₜ——因變數第t期的觀察值；——因變數第t期的估計值；n——觀察期的個數；k——自由度，為變數的個數(包括因變數和自變數)。判斷回歸標準差能否通過檢驗，仍用以下公式：式中：s——回歸標準差；——因...
- 一元回歸
回歸這一術語最早來源於生物遺傳學，由高爾頓（Francis Galton）引入。回歸的現代解釋：回歸分析是研究某一變數（因變數）與另一個或多個變數（解釋變數、自變數）之間的依存關係，用解釋變數的已知值或固定值來估計或預測因變數的總體平均值 [1] 。因變數：Y 自變數：X或X1，X2，…等 高爾頓的興趣在於尋找為什麼...
- 多元回歸
上式便是p元線性回歸的數學模型。最小估乘 為了求出多元線性回歸模型中的參數 ,可採用最小二乘法，即在其數學模型所屬的函式類中找一個近似的函式，使得這個近似函式在已知的對應數據上儘可能和真實函式接近。設 分別是 的最小二乘估計，則多元回歸方程（即近似函式）為:其中 叫做回歸方程的回歸係數。對...
- 基於縱向數據的秩回歸和分位數回歸的有效參數估計
《基於縱向數據的秩回歸和分位數回歸的有效參數估計》是依託西安交通大學，由付利亞擔任項目負責人的青年科學基金項目。中文摘要 縱向數據是指隨著時間的演變追蹤測得的數據。這種數據在生物研究和環境科學等領域廣泛存在。在縱向數據中，由於來自同一個個體的數據間存在著潛在相關性，如何對這種相關性建模，進而提高參數...
- 偏最小二乘法
嶺回歸估計量簡介 嶺回歸分析是一種修正的最小二乘估計法，當自變數系統中存在多重相關性時，它可以提供一個比最小二乘法更為穩定的估計，並且回歸係數的標準差也比最小二乘估計的要小。根據高斯——馬爾科夫定理，多重相關性並不影響最小二乘估計量的無偏性和最小方差性。但是，雖然最小二乘估計量在所有線性...
