84残差在线性回归分析中的作用研究
崔俊富1,2 陈金伟1,3 崔 伟4
(1.南京航空航天大学经济与管理学院,江苏 南京 211106;2.山东女子学院经济学院,
山东 济南 250300;3.南京审计大学经济学院,江苏 南京 211815;
4.深圳国育未来教育科学研究院,北京 100875)
摘 要:线性回归分析是研究经济变量关系的重要方法。由于数据具有随机性,线性回归模型不能解释所有的数据信息,一部分数据信息会留在残差。本文对残差在回归分析中的作用进行了总结讨论,发现残差确定了变量分布,可以用于拟合程度评价,是预测响应变量的重要条件,能够辅助判断异常值。整体来看,残差在线性回归分析中具有非常重要的作用,对残差进行分析不仅可以确定线性回归模型的拟合情况,还可以帮助模型的优化调整。建立线性回归模型并模拟数据集之后,一定要对残差进行分析讨论,以准确判断现有模型的价值并加以优化。
新七白关键词:线性回归;残差;拟合;作用
中图分类号:O212 文献标识码:A
Research about Residuals in Linear Regression AnalysisCUI Jun-fu 1,2 CHEN Jin-wei 1,3 CUI wei 4
(1.College of Economics and Management,NUAA,Nanjing,Jiangsu 211106;2.School of Economics,SDWU,
Jinan,Shandong 250300;3.School of Economics,NAU,Nanjing,Jiangsu 211815;
好人好事事迹材料4.Shenzhen Guoyu Rearch Institute of Future Education,Beijing 100875)
Abstract: Linear regression analysis is an important method to study the relationship between economic variables. Due to the randomness of the data, the linear regression model cannot explain all the data information, and some of the data information will remain in the residual. In this paper, the role of residuals in regression analysis is summarized, and finds that residuals determine the data distribution of parameters and respon variables; it can be ud for linear test, model tting and other model fitting degree evaluation; which is important for predicting respon variables; can help determine the outliers. On the whole, residuals play a very important role in linear regression analysis. Analysis of residuals can not only determine the fitting situation of linear regression models,
洞顶乌龙>吃荠菜的禁忌
收稿日期:基金项目:作者简介:2020-05-16
国家社会科学基金项目(16BGL210);山东省社科规划研究项目(19CQXJ41);山东女子学院高层
次人才项目(2018RCYJ03);山东女子学院高水平项目(2018GSPGJ03);中国博士后科学基金
项目(2019M651830)
崔俊富(1982-)
,男,山东济宁人,南京航空航天大学经济与管理学院博士后,山东女子学院经济学院副教授,研究方向:宏观经济计量分析。
陈金伟(1983-),女,山东济宁人,南京航空航天大学经济与管理学院博士后,南京审计大学经
毛笔字体设计济学院讲师,研究方向:宏观经济计量分析。
崔 伟(1981-),女,山东济宁人,深圳国育未来教育科学研究院研究员,博士,研究方向:教育经济学。梦见被猫抓>五字游戏名字
文章编号:1008-8717(2020)10-0084-05
第29卷 第10期 牡丹江大学学报 Vol.29 No.102020年10月 Journal of Mudanjiang University Oct. 2020
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