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线性回归置信区间含义(SPSS关于Logistic回归置信区间)

线性回归置信区间含义(SPSS关于Logistic回归置信区间)

sklearn?线性回归?如何得出回归结果的置信区间

sklearn的LinearRegression类不提供题主说的置信区间的功能,整个sklearn也没有这个功能。想要求出预测的置信区间有两种可选的办法:

1,自己编程实现置信区间的功能;

2,转而使用基于python的statsmodels模块,这个模块可以提供置信区间,P值等统计方面的指标分析。

看题主的问题,题主的背景应该是统计或经济类专业吧。sklearn的面向对象是机器学习的使用者,这里面的大多数人来自计算机领域,他们更关心模型的预测性能,而不太关心模型的统计指标分析。statsmodels则兼顾模型的预测性和可解释性。

用线性回归模型进行预测时,单个值预测与均值预测相等,且置信区间也相同?为什?

因为预测值用线性归模型进行预测时,单个值预测与均值预测相等,且置信区间也相同 ,必须用多根发热导管在一起,它是由电源盒来进行预测。

线性归是利用数理统计中归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。其表达形式为y = w'x+e,e为误差服从均值为0的正态分布。归分析中,只包括一个自变量和一个因变量。

且二者的关系可用一条直线近似表示,这种归分析称为一元线性归分析。如果归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性归分析。

扩展资料:

在线性归中,数据使用线性预测函数来建模,并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。不太一般的情况,线性归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下。

y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的归分析一样,线性归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布,而不是X和y的联合概率分布。

参考资料来源:百度百科-线性归

SPSS关于Logistic回归置信区间

p=0.06大于0.05说明这个自变量对因变量的影响不显著,

而B的值则是回归系数,跟线性回归一样,如果你要写回归方程,则自变量的系数就是B

exp(B)则是根据B值计算得来的,可以理解为风险率,如果你的自变量为连续性变量,则表示自变量增加一个单位,比减少一个单位后的风险增加比为13.095,而置信区间同样表示为风险的区间

应该这么理解吧,不知道有没有更专业的人来看看

怎样用excel做一元线性回归中的置信区间和预测区间?

利用回归方程的标准残差 ,结合TINV(0.05,5)计算双侧

上限

2857.708

下限

1698.732

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