对变量 [tex=0.571x0.786]ZKO2xs0EgSemzoH7MSmYTA==[/tex] 和 [tex=0.5x1.0]yBR4oiFoTexGaFalQ7m8kg==[/tex]进行 7 次观察得数据如下：[img=506x67]17afca0b7b9b8cc.png[/img]比较由通过将x和y可能满足的非线性模型中的模型线性化来估计出其中的参数和直接用原模型的最小二乘法估计x和y可能满足的非线性模型中的参数两种非线性回归方程对应的残差平方和的大小。[br][/br]
用原模型的直接最小二乘法求得的经验回归方程对应的残差平方和为：[tex=11.214x3.429]mKmQpFTqqSUMQHzdznEfPp36lnq2RT2dCJiAuE/VnNzBwduyK1TdiwFuvbjGr4q8XwdVk0RAtzsn7BhHWaxSWd0Nw/tD0ae28ZxSttRj2Ok=[/tex]可见[tex=5.571x1.357]QuoSRb8/Cz4QB7unrNktbD4CNi2kcycUkfd7/HS/sas=[/tex]。
举一反三
- 对变量 [tex=0.571x0.786]ZKO2xs0EgSemzoH7MSmYTA==[/tex] 和 [tex=0.5x1.0]yBR4oiFoTexGaFalQ7m8kg==[/tex]进行 7 次观察得数据如下：[img=506x67]17afca0b7b9b8cc.png[/img]据散点图估计出；直接用原模型的最小二乘法估计x和y可能满足的非线性模型中的参数。
- 对变量 [tex=0.571x0.786]ZKO2xs0EgSemzoH7MSmYTA==[/tex] 和 [tex=0.5x1.0]yBR4oiFoTexGaFalQ7m8kg==[/tex]进行 7 次观察得数据如下：[img=506x67]17afca0b7b9b8cc.png[/img]据散点图估计出；x和y可能满足的非线性模型中的模型线性化来估计出其中的参数。
- 对变量 [tex=0.571x0.786]ZKO2xs0EgSemzoH7MSmYTA==[/tex] 和 [tex=0.5x1.0]yBR4oiFoTexGaFalQ7m8kg==[/tex]进行 7 次观察得数据如下：[img=506x67]17afca0b7b9b8cc.png[/img]描出散点图。
- 1.下列非线性回归模型进行线性化时，会涉及到模型中的参数（系数）的是（ ） A: Y=1/(a+b*X) B: Y=a+b*log(X) C: Y=(a+b*X)^0.5 D: Y=a*X^b
- 用 OLS 估计经典线性模型，则样本回归直线通过点() A: （X，Y） B: （X，Yˆ） C: （X，Yˆ） D: （X，Y）
内容
- 0
一元线性回归分析中模型参数的最小二乘估计 [tex=0.571x1.286]uJrD+eYRSov6ieeYdFCkkw==[/tex] 和 [tex=0.5x1.286]2OA5fy99lpgGXgCkxrW66w==[/tex] 具有哪些统计特性？
- 1
多元线性回归模型满足基本假设的情况时，其参数的普通最小二乘估计是 （ ）。 A: 非线性有偏估计 B: 非线性无偏估计 C: 线性有偏估计 D: 线性无偏估计
- 2
多元线性回归模型利用最小二乘法估计参数时，要求解释变量样本矩阵X是 。
- 3
线性分析的目的是通过已知数据点，求解线性模型y(x)=wx+b中w和b两个参数。
- 4
下面数据是依据10组X和Y的观察值得到的:[tex=21.0x4.357]Uhu2/1bhRl3dw2iQmc0iydMHUCJJreDN6EzYkKnp1j1sVkA8UG5tNrl1Wngw5mTaNMc3ABg1ZLYdFdWVWlvSn3tz9cbgwVTiZcgyMN2r5Idy2whTKSFQjYc9vJJGwaN1+PcMh1SAOyEzITFVz9G0ODxoo3QhYzs48wbgIhhW7//gd7mX39+m0i8sWv7jwpVxRmGLH7JDZlxUznIkohXufQ==[/tex]假定满足所有的经典线性回归模型的假设。求: 可决系数[tex=1.214x1.214]P3LPDgc2Q7c/wCL66Px9nA==[/tex]