计量经济学，谁能给个多元线性回归模型哇

1. 计量经济学，谁能给个多元线性回归模型哇

Y=35+34X1+45X2+78X3

2. 为什么在多元线性回归模型中不能使用决定系数比较模型的拟合优度

在多元线性回归模型中，决定系数可以衡量因变量和自变量之间的线性关系，但它并不能衡量模型的拟合优度。模型的拟合优度可以通过均方误差（mean squared error，MSE）来衡量，它表示预测值与真实值之间的差异，越小表示模型的拟合优度越高。因此，在多元线性回归模型中，我们应该使用均方误差来比较模型的拟合优度。【摘要】
为什么在多元线性回归模型中不能使用决定系数比较模型的拟合优度【提问】
在多元线性回归模型中，决定系数可以衡量因变量和自变量之间的线性关系，但它并不能衡量模型的拟合优度。模型的拟合优度可以通过均方误差（mean squared error，MSE）来衡量，它表示预测值与真实值之间的差异，越小表示模型的拟合优度越高。因此，在多元线性回归模型中，我们应该使用均方误差来比较模型的拟合优度。【回答】
什么是高阶自回归，怎么检验高阶自回归？【提问】
高阶自回归模型是指在一个时间序列的自回归模型中，自变量不仅与前一个时刻的值有关，还与前两个或更多时刻的值有关。【回答】
检验高阶自回归模型常用的方法是使用信息准则，例如AIC、BIC等，通过比较不同模型的信息准则值来选择最优的高阶自回归模型。此外，也可以使用Ljung-Box统计量来检验残差序列是否符合自相关性。如果残差序列不存在显著的自相关性，则说明高阶自回归模型是合理的。【回答】
常见的非线性回归模型有哪些并写出来【提问】
常见的非线性回归模型包括指数回归、对数回归、幂回归和多项式回归。这些模型的公式分别为：指数回归：$y = b_0 \cdot e^{b_1 x}$对数回归：$y = b_0 + b_1 \cdot \ln(x)$幂回归：$y = b_0 + b_1 \cdot x^n$多项式回归：$y = b_0 + b_1 x + b_2 x^2 + \dots + b_n x^n$其中 $y$ 是预测值，$x$ 是自变量，$b_0$ 到 $b_n$ 是模型的系数。【回答】
线形回归模型可以手写吗 谢谢【提问】
抱歉，下班路上没有纸笔[大哭]【回答】
打出来的看不懂[大哭][大哭][大哭][大哭]我就还剩一次机会了 [大哭][大哭][大哭]可以在备忘录里手写给我吗[流泪][流泪][流泪][流泪]【提问】
你提交的问题，我都已经解答完后，再给你免费解答两题了，地铁上很多人，不方便啊【回答】

3. 多元线性回归分析模型中估计系数的方法是什么

多元线性回归分析模型中估计系数的方法是：多元线性回归分析预测法
 
多元线性回归分析预测法：是指通过对两个或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析，建立预测模型进行预测的方法。当自变量与因变量之间存在线性关系时，称为多元线性回归分析。
 
多元线性回归预测模型一般公式为： 多元线性回归模型中最简单的是只有两个自变量（n=2）的二元线性回归模型，其一般形式为：
下面以二元线性回归分析预测法为例，说明多元线性回归分析预测法的应用。
二元线性回归分析预测法，是根据两个自变量与一个因变量相关关系进行预测的方法。二元线性回归方程的公式为：式中：：因变量；
x1,x2：两个不同自变量，即与因变量有紧密联系的影响因素。
a,b1,b2：是线性回归方程的参数。
a,b1,b2是通过解下列的方程组来得到。
二元线性回归预测法基本原理和步骤同一元线性回归预测法没有原则的区别，大体相同。

“多元线性回归分析预测法”百度百科链接：http://baike.baidu.com/view/1338395.htm

4. 多元线性回归模型中的常数项和随机误差项在含义上有什么区别

一言以蔽之,在计量经济学的线性回归模型中,常数项在很多情况下并无实际的解释意义。
要论含义,常数项的数学含义是,平均来讲,当所有解释变量的值为0的时候,被解释变量的值是几?但是在计量经济学的实证模型中,这通常是无意义的,原因很简单,因为在很多时候,解释变量的定义域并不一定包括0,比如人的身高、体重等等。可是,即便所有的解释变量都可以同时取0,常数项依然是基本无意义的。我们回到线性回归的本质上来讲的话,所有参数的确定都为了一个目的:让残差项的均值为0,而且残差项的平方和最小。所以,想象一下,当其他的参数都确定了以后,常数项的变化在图像上表现出来的就是拟合曲线的上下整体浮动,当曲线浮动到某一位置,使得在该位置上,残差项的均值为0,曲线与y轴所确定的截距即为常数项。因此,可以理解为常数项是对其他各个解释变量所留下的偏误(bias)的线性修正。但是要说常数项具体的值所代表的解释意义,在通常情况下是无意义的。

5. 回归分析中用来说明拟合优度的统计量为

回归分析中用来说明拟合优度的统计量为R²。R²最大值为1。R²的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R²的值越小，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。

R²衡量的是回归方程整体的拟合度，是表达因变量与所有自变量之间的总体关系。R²等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比（在MATLAB中，R²=1-"回归平方和在总平方和中所占的比率"）。
实际值与平均值的总误差中，回归误差与剩余误差是此消彼长的关系。因而回归误差从正面测定线性模型的拟合优度，剩余误差则从反面来判定线性模型的拟合优度。
统计上定义剩余误差除以自由度n–2所得之商的平方根为估计标准误。为回归模型拟合优度的判断和评价指标，估计标准误显然不如判定系数R²。
R²是无量纲系数，有确定的取值范围 (0—1)，便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较；而估计标准误差是有计量单位的，又没有确定的取值范围，不便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较。
金融应用
拟合优度是一个统计术语，是衡量金融模型的预期值和现实所得的实际值的差距。它是一种统计方法应用于金融等领域，基于所得观测值的基础上作出的预测。换句话说，它是衡量如何将实际观测的数值进行模拟的相关预测。

6. 多元线性回归模型系数怎么求

如回归方程为
y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4。。。+ε
且x1=x，x2=x²，x3=x³，x4=x⁴。
对于此类回归方程的系数，可以考虑用polyfit(x,y,n)函数来求得。
求解方法如下
x=[。。。];
y=[。。。];
p=polyfit(x,y,4) %4是x的指数 p为方程的系数
β4=p(1)
β3=p(2)
β2=p(3)
β1=p(4)
β0=p(5)

7. 多元线性回归模型中,与普通的多重判定系数相比

多元线性回归模型中,与普通的多重判定系数相比如下：


一、原题解释：
多元线性回归模型中与普通的多重判定系数相比调整的多重判定系数额外。
二、多元线性回归模型。
1.随着模型中解释变量的增加，多重可决系数R的平方的值会变大当解释变量相同而解释变量个数不同时运用多重可决系数去比较两个模型拟合程度会带来缺陷，因为可决系数只考虑变差，没有考虑自由度。
2.F检验与可决系数有密切的联系，一般来说，模型对观测值的拟合程度越高，模型总体线性关系的显著性就越强。
3.随着修正可决系数的增加，F统计量的值不断增加。对方程联合显著性检验的F检验，实际上也是对R平方的显著性检验。
三，多元线性回归分析的缺点。
1.有时候在回归分析中，选用何种因子和该因子采用何种表达式只是一种推测，这影响了用电因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些情况下受到限制。
2.多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。

多元线性回归概念：
社会经济现象的变化往往受到多个因素的影响，因此，一般要进行多元回归分析，我们把包括两个或两个以上自变量的回归称为多元线性回归 。
多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。
但由于各个自变量的单位可能不一样，比如说一个消费水平的关系式中，工资水平、受教育程度、职业、地区、家庭负担等等因素都会影响到消费水平，而这些影响因素（自变量）的单位显然是不同的，因此自变量前系数的大小并不能说明该因素的重要程度，更简单地来说，同样工资收入。
如果用元为单位就比用百元为单位所得的回归系数要小，但是工资水平对消费的影响程度并没有变，所以得想办法将各个自变量化到统一的单位上来。前面学到的标准分就有这个功能，具体到这里来说，就是将所有变量包括因变量都先转化为标准分，再进行线性回归，此时得到的回归系数就能反映对应自变量的重要程度。

这时的回归方程称为标准回归方程，回归系数称为标准回归系数，表示如下：


由于都化成了标准分，所以就不再有常数项 a 了，因为各自变量都取平均水平时，因变量也应该取平均水平，而平均水平正好对应标准分 0 ，当等式两端的变量都取 0 时，常数项也就为 0 了。
多元线性回归与一元线性回归类似，可以用最小二乘法估计模型参数，也需对模型及模型参数进行统计检验 。
选择合适的自变量是正确进行多元回归预测的前提之一，多元回归模型自变量的选择可以利用变量之间的相关矩阵来解决。

8. 多元线性回归模型中与普通的多重判定系数相比

一，原题解释多元线性回归模型中与普通的多重判定系数相比调整的多重判定系数额外

二，多元线性回归模型1.随着模型中解释变量的增加，多重可决系数R的平方的值会变大当解释变量相同而解释变量个数不同时运用多重可决系数去比较两个模型拟合程度会带来缺陷，因为可决系数只考虑变差，没有考虑自由度。2.F检验与可决系数有密切的联系，一般来说，模型对观测值的拟合程度越高，模型总体线性关系的显著性就越强。3.随着修正可决系数的增加，F统计量的值不断增加。对方程联合显著性检验的F检验，实际上也是对R平方的显著性检验。

三，多元线性回归分析的缺点1.有时候在回归分析中，选用何种因子和该因子采用何种表达式只是一种推测，这影响了用电因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些情况下受到限制。2.多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。