Asher2021-08-26 14:58:41
Asher1 该例题中的Q2 问standard error是多少 为什么不用图二中的test statistic倒推的算法呢 2 ppt 27页老师说standard error近似等于SEE 那为什么题中的SEE又和图二算出来的不一样 3 第四问具体是想问什么 为什么这里不用F statistic作答 是不是因为只有一个自变量？ 为什么不用R square而要用multiple R作答？
回答（1）
Essie2021-08-26 19:11:44
Essiehello，
1. 这里问的是standard error of estimate，不是standard error，SEE就是根号下(2000/(102-2))；
2. sorry我这里看不到视频，如果你能够帮我定位一个的话，我应该能更好的帮助你；
3.第四问在求斜率系数95%置信区间，这里的方式为b+/- tcv*sb1，也就是2+/- 1.984(查表）*0.1，这里的标准误sb1=0.1是2/20求得的。
这里题目在问的是置信区间，所以用的是t分布，跟f检验没有任何关系，f检验是衡量所有自变量对因变量的解释能力，概念要区分清楚哦
第三问求样本的相关系数，所以是根号下R方，R方是拟合系数=coefficient of determination，这道题考察的也是概念问题。
加油呀~
- 评论（0）
- 追问（2）
- 追问
-
1 standard error和standard error of estimate是什么区别 是不是前者只针对一个自变量而后者针对的是regression整体？
2 我大概意思就是问 standard error of estimate就是SEE 而standard error指的是T.S公式中的那个分母是吗？
3 第四问问的是result of sample correlation 我从第四问这个描述中看不出它想要一个什么样的答案
- 追答
-
standard error是回归系数的标准误，就是你下面那张图里计算t-stat的分母部分；
SEE是指回归方程中残差的标准误；
你说的是对的，前一个针对单个自变量的回归系数，后者针对回归方程整体。
sample correlation是指样本的相关系数，一元回归中，相关系数的数值求解就是R square开根号，得到数值后需要结合斜率的正负号，来确定是正相关还是负相关，这里斜率的回归系数为2，是个正数，所以相关系数也是正数，就等于0.8，相关系数的取值在-1到1之间。
为什么不用R square？
因为R square衡量的是自变量对因变量的解释力度，它叫做判定系数，并不是相关系数；
另外，这里并不是用multiple R求解的，multiple R是指因变量的真实值和因变量的预测值之间的相关系数，从数值上讲multiple R等于R square开根号，multiple R的取值在 0-1 之间，一定是个正数，因为因变量的真实值与因变量的预测值一定是同向变化的。
评论
0/1000
追答
0/1000
+上传图片