1楼：匿名用户
直线回归方程：当两个变量x与y之间达到显著地线性相关关系时，应用最小二乘法原理确定一条最优直线的直线方程y=a+bx，这条回归直线与个相关点的距离比任何其他直线与相关点的距离都小，是最佳的理想直线。
回归截距a：表示直线在y轴上的截距，代表直线的起点。
回归系数b：表示直线的斜率，他的实际意义是说明x每变化一个单位时，影响y平均变动的数量。
即x每增加1单位，y变化b个单位。
如何理解回归截距的实际意义
2楼：匿名用户
在回归方程中，回归系数的意义比较明显，表示解释变量x每变动一单位，因变量y平均将变动的数量。
回归截距很多时候并无实际意义，因此回归分析中分析者往往仅关注回归系数。
回归分析中x,y取对数后再回归，回归系数的意义要怎么解释？ 5
3楼：匿名用户
要用专用意**释，不是都能这么做对数的
4楼：匿名用户
系数的意义就是x的变动一个百分点，y变动的百分比。
回归中虚拟变量的系数有什么意义
5楼：友云德岑君
做logit回归即可，multi-logisticregression
我替别人做这类的数据分析蛮多的
希望我的回答对你有所帮助，如果满意请设置为最佳答案，谢谢
6楼：
(1)如果模型中包含截距项，则一个质变量有m种特征，只需引入(m-1)个虚拟变量。 (2)如果模型中不包含截距项，则一个质变量有m种特征，需引入m个虚拟变量。
如何判断截距项和回归系数是否通过了5%的显著性检验
7楼：测
r平值与显著性关系r平值少达极显著性本数》200
为什么一阶自回归（序列相关）形式没有截距项
8楼：惠儿要买书
因为它默认误差项的均值等于零，所以拿到一组时间序列数据后，要减去该组数据的均值之后，再用一阶自回归去拟合。
9楼：匿名用户
我也学复变，你确定这是复变的？感觉好像在说线性回归什么的，这个我不懂。
10楼：匿名用户
这哪是线代啊，要说大学数学类真不太了解的，估计也就是数理统计了（工科数一）
11楼：匿名用户
记错了，复变就学了级数，几个积分公式几个变换，难道是线性代数里的？
12楼：匿名用户
你学到什么复变，就算你是数学专业也不至于差距那么大吧...
13楼：匿名用户
不确定，因为我一点也没学会，感觉有点像[:30:]
spss 线性回归分析中，系数表解读
14楼：匿名用户
b也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是**变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差,所以看结果要看标准系数的，非标准化的可以不看。
你写的回归方程式用非标准化系数来的，要改成标准系数的就对了，就算用非标准化的，你方程的截距都没有，非标准化的方程还是有截距的（就是那个常量）
15楼：匿名用户
vif太高了，存在严重的多重共线性
16楼：匿名用户
我特意查了书的，写进方程的一定是非标准化回归系数，而标准化的回归系数只是进行自变量间的比较
什么是回归系数？
17楼：匿名用户
回归方程式^y=bx+a中之斜率b,称为回归系数,表x每变动一单位,平均而言，y将变动b单位.
附：回归方程
对变量之间统计关系进行定量描述的一种数学表达式。
指具有相关的随机变量和固定变量之间关系的方程。
在计算回归函数时，回归截距系数算出来为负数（回归斜率为正数），这说明什么？
18楼：
截距算出是可正可负的。如果实际中这个负数是没意义或不可能的话，则说明这个线性模型与实际情况拟合得不是很好。可能是采样数据的偏差或是模型的不对。