应用统计硕士考研统计学知识要点:简单回归

作者: 心理学  发布:2019-02-19

  【摘要】应用统计硕士培养过程须突出应用统计实践导向,随着我国统计事业发展对专门人才的迫切需要,应用统计硕士的报考率也越来越高。应用统计硕士需要掌握统计学相关知识。下面考研小编整理的“应用统计硕士考研统计学知识要点:简单回归”文章,希望对大家有所帮助。

  2.回归分析:从一组样本数据出发,确定变量之间的数学关系式;对这些关系式的可信程度进行各种统计检验,并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响显著,哪些不显著;利用所求的关系式,根据一个或几个变量的取值来预测或控制另一个特定变量的取值,并给出这种预测或控制的精确程度

  相关分析中,变量 x 变量 y 处于平等的地位;回归分析中,变量 y 称为因变量,处在被解释的地位,x 称为自变量,用于预测因变量的变化

  相关分析中所涉及的变量 x 和 y 都是随机变量;回归分析中,因变量 y 是随机变量,自变量 x 可以是随机变量,也可以是非随机的确定变量

  相关分析主要是描述两个变量之间线性关系的密切程度;回归分析不仅可以揭示变量 x 对变量 y 的影响大小,还可以由回归方程进行预测和控制

  1. 在利用回归方程进行估计或预测时,不要用样本数据之外的x值去预测相对应的y值

  2. 因为在一元线性回归分析中,总是假定因变量y与自变量x之间的关系用线性模型表达是正确的。但实际应用中,它们之间的关系可能是某种曲线. 此时我们总是要假定这条曲线只有一小段位于x测量值的范围之内。如果x的取值范围是在xL和xU之间,那么可以用所求出的利用回归方程对处于xL和xU之间的值来估计E(y)和预测y。如果用xL和xU之间以外的值得出的估计值和预测值就会很差

  反映自变量 x 的变化对因变量 y 取值变化的影响,或者说,是由于 x 与 y 之间的线性关系引起的 y 的取值变化,也称为可解释的平方和

  反映除 x 以外的其他因素对 y 取值的影响,也称为不可解释的平方和或剩余平方和

  对误差项e的标准差s的估计,是在排除了x对y的线性影响后,y随机波动大小的一个估计量

  应用硕士不仅要有学术基础,还有将问题带入到实际问题中,要与实际数据实际案例紧密结合。以上是环球网校考研小编整理的“应用统计硕士考研统计学知识要点:简单回归”相关内容,希望对大家有所帮助,预祝大家都能考上理想学校,更多考研知识点请点击文章下方蓝色按钮

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