[tex=3.214x1.286]oauJEkFY3GgYdoFpj7XvIA==[/tex]回归与线性回归有什么不同?两种方法各有什么特点?
答:[tex=3.214x1.286]oauJEkFY3GgYdoFpj7XvIA==[/tex]回归属于概率型非线性回归，应变量[tex=0.857x1.286]h9C4nePGcGllh55hxKIsUw==[/tex]是一个二值变量（服从二项分布)，而线性回归的应变君一般为连续变量（正态分布)。线性回归对资料的分析比较细腻，既适合大样本资料又可用于小样本数据，但要求对不同的自变量取值，应变量[tex=0.857x1.286]h9C4nePGcGllh55hxKIsUw==[/tex]服从正态分布和等方差，这一条件在实际中有时不能得到满足。[tex=3.214x1.286]oauJEkFY3GgYdoFpj7XvIA==[/tex]回归则对资料几乎没有什么限制，而且参数具有明确的实际意义（得到[tex=1.571x1.286]sRmOyVytrGc0ViFgDgoAqA==[/tex]的估计值)，但要求有较大的样本含量。
举一反三
- [tex=3.214x1.286]oauJEkFY3GgYdoFpj7XvIA==[/tex]回归的透用范围是什么?应注意哪些问题?
- [tex=1.786x1.286]hmZXzJMUM+KWVqNFDjT9/g==[/tex]模型能否估计协变量的参数?能否预测病人的生存期和生存率?它与[tex=3.214x1.286]oauJEkFY3GgYdoFpj7XvIA==[/tex]回归模型有何不同?
- logistic回归与线性回归有什么不同?
- 在回归分析中[tex=1.786x1.286]X0cS82O5/gtDUnrBkLT0dw==[/tex]检验和[tex=0.357x1.286]tv9NEQGfxmSBsvmqN3/Q7Q==[/tex]检验各有什么作用?
- 线性回归分析中,若对总体回归系数 [tex=0.571x1.214]CyLt5nwVs0oLAbCn8AssqQ==[/tex] 是否为 0 作方差分析,得到 [tex=5.214x1.357]B/atEjxaQ88WeIOeZ8q9vYUbdYqcuECKgThDaeJax6oWk3kmkYf6u3HOmXJRZmGc[/tex]则可认为A. 两变量之间存在回归关系。B. 两变量之间不存在回归关系。C. 两变量之间存在线性回归关系。D. 两变量之间不存在线性回归关系。
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偏回归系数与简单线性回归的回归系数有什么不同?
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[tex=3.071x1.0]22vjrhM3t2kvheE+23JgoQ==[/tex]图像传感器与[tex=2.286x1.0]t/3AnrheqpkspJNSgk9rUg==[/tex]图像传感器有什么不同?各有什么优缺点?
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用 [tex=3.214x1.286]oauJEkFY3GgYdoFpj7XvIA==[/tex]回归法判别,并评价判别效果。
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多位[tex=2.286x1.0]BQNndGFfM5aP4aTSvhuNQw==[/tex]显示器显示方法有几种？ 它们各有什么特点?
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[tex=2.5x1.0]R9d3KwGCe3LvSxH+g5x1CQ==[/tex] 有哪些类型? 各有什么特点?