regression _生活经验

机器学习里面， regression和classification的区别是什么分类（Classification）是指一类问题，而回归（Regression）是一类工具。分类的目的在于给对象按照其类别打上相应的标签再分门别类，而回归则是根据样本研究其两个（或多个）变量之间的依存关系，是对于其趋势的一个分析预测。

分类的标签如果是表示（离散的）有排序关系的类别时，比如说“好”、“较好”、“一般”这样的时候，也可以用回归来处理。但是如果标签是纯粹的分类，比如说电影中的“喜剧”、“动作”、“剧情”这样的无排序关系的标签时，就很难用回归去处理了。而且，分类中还存在着“多分类”的问题，也就是一个对象可能有多个标签的情况，这就更复杂了。

而同时，回归所能做的也并非只有分类，也可以用来做预测等其他问题。

所以，回归和分类的区别并非只有输出的“定性”与“定量”那么简单，应该说两者属于不同的范畴。

什么是 regression analysis??回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数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，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，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，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回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，则称为多元线性回归分析。

求助regression中的R是什么意思应该是相关系数，在概率论的基础书籍中有介绍

regression line是什么意思regression line
英 [riˈɡreʃənlain] 美 [rɪˈɡrɛʃən laɪn]
n. 回归线

例如：
——The earth has two regression lines，the southern regression line and the northern regression line 。
——地球上有两个回归线，南回归线和北回归线。

（如有任何疑问请追问，我一直在线）

机器学习这些概念有什么区别首先关注什么是机器学习？
机器学习有下面几种定义：
机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。
一种经常引用的英文定义是：
A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.
通俗一点的解释就是，机器学习算法可以从过去已知的数据中学习数据隐藏的规律，利用这些学习来的规律，在给定一定输入的情况下，对未来进行预测。
机器学习的应用领域有哪些？
机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等众多领域。
机器学习算法的分类以及这些分类之间的区别是什么？
广义来说，有三种机器学习算法：① 监督式学习，② 非监督式学习，③ 强化学习，以下分别介绍这三种方法的区别。
监督式学习
定义：从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见的监督学习算法包括线性回归分析和逻辑回归分析。
监督式学习的例子有：线性回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归等。
非监督式学习
定义：与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果。常见的无监督学习算法有聚类。这种分析方式被广泛地用来细分客户，根据干预的方式分为不同的用户组。
非监督式学习的例子有：关联算法和 K – 均值算法。
强化学习
定义：通过观察来学习做成如何的动作。每个动作都会对环境有所影响，学习对象根据观察到的周围环境的反馈来做出判断。这个算法训练机器进行决策。它是这样工作的：机器被放在一个能让它通过反复试错来训练自己的环境中。机器从过去的经验中进行学习，并且尝试利用了解最透彻的知识作出精确的判断。
强化学习的例子有：马尔可夫决策过程。
常见的机器学习算法有哪些？
线性回归
逻辑回归
决策树
SVM
朴素贝叶斯
K最近邻算法
K均值算法
随机森林算法
降维算法
Gradient Boost 和 Adaboost 算法

机器学习的分类斯坦福大学吴恩达最新机器学习课程 - 49.多元分类
AI，机器学习和深度学习之间的区别是什么用三层圆环举例
人工智能是最大的圈
机器学习是在人工智能中间的圈
深度学习是在机器学习中间的圈

机器学习和人类的区别是什么人类学习是人通过与世界的互动，将世界在自己头脑中进行内化的过程，结果体现在人的知识、行为以及价值观念的改变。机器学习是计算机在没有明确编程的情况下采取行动的过程。机器学习与人工智能有很多相通之处，应用的例子也很多，比如自动驾驶，人脸识别、语音识别，机器翻译，共享汽车，网络搜索等等。机器学习的基本前提是构建可以接收大量数据的算法，然后使用统计分析来提供即合理又准确的结果

深度学习和机器学习的区别是什么深度学习和机器学习最大的区别就是性能。机器学习主要是用来让机器拥用智能，可是深度学习则是一种实现机器学习的技术，而深度学习也是机器学习的一种。如果数据量比较少的时候，那深度学习的性能就比较的差，这是由于深度学习算法必须要有大量的数据才可以很好的理解其中的模式。通常来说人工智能是比较有话题度的，可是现在被人们所熟知还是使用人工智能的领域，并且还给这些领域产生了很大的影响。因为使用人工智能的重点性，已经开发出来的系统除了能够模拟人的思维过程，还可以从处理数据中学习知识，而这种现象就是机器学习。1.数据依赖，深度学习与机器学习的主要区别是在于性能。当数据量很少的时候，深度学习的性能并不好，因为深度学习算法需要大量数据才能很好理解其中蕴含的模式。2.硬件支持，深度学习算法严重依赖高端机，而传统的机器学习算法在低端机上就能运行。深度学习需要 GPUs 进行大量的矩阵乘法运算。3.特征工程，特征工程就是将领域知识输入特征提取器，降低数据复杂度。从时间和专业性来讲，这个过程开销很高。4.解决方案，通常，我们使用传统的算法解决问题。这需要将问题化整为零，分别解决，得到结果后再将其进行组合。5.执行时间，由于深度学习中含有非常多的参数，较机器学习而言会耗费更多的时间。机器学习在训练数据的时候费时较少，同时只需几秒到几小时。而主要的应用场景则是：计算机视觉：车牌识别，人脸识别。信息检索：搜索引擎，文本检索，图像检索。营销：自动邮件营销，目标识别。医疗诊断：癌症检测，异常检测。自然语言处理：语义分析，照片标记，在线广告投放。如果从展望方面来看的话，那则主要是：1．机器学习和数据科学发展势头强劲，对想要生存下来的企业来说，在业务中使用机器学习变得越发重要。2．深度学习已被证明是现有技术中最先进的技术之一，它给人们带来了无限多的惊喜，未来相信也会如此。3．研究学者们仍在不断探索机器学习和深度学习。过去，对于二者的研究仅局限于学术范围，现在工业界也加大了对其的研究力度。最好的证明就是图像识别，它越来越成为 AI 领导的领域。系统可以被设计为操纵预先编写的例程，该例程分析图片中的形状，颜色和对象，扫描数百万个图像以便教会自己如何正确地识别图像。
excel怎么做regression1：文件——选项——自定义功能区——主选项卡——在主选项卡下面目录中勾选开发工具。2：点击菜单栏的开发工具——加载项——跳出加载宏的对话框——勾选分析工具库，分析工具库VBA 。3：数据——数据分析——数据分析对话框中选择回归。

CAPM-Regression 里边的贝塔怎么在excel里边求百度说要先加载宏：工具菜单点加载宏选择析工具库（该复选框打钩点确定）再点工具菜单发现数据析项点自行选择析工具差析、归等等直接作图

Excel 2010中Regression Statistics怎么调出来？1、文件——选项——自定义功能区——主选项卡——在主选项卡下面目录中勾选开发工具。2、数据——数据分析——数据分析对话框中选择回归：点击菜单栏的开发工具——加载项——跳出加载宏的对话框——勾选分析工具库
excel怎么做regressionRegression Statistics是指回归统计吗？如果是的话按照我以下的描述来进行才做，我的是office 2013 ，
1：文件——选项——自定义功能区——主选项卡——在主选项卡下面目录中勾选开发工具
2：点击菜单栏的开发工具——加载项——跳出加载宏的对话框——勾选分析工具库，分析工具库VBA
3：数据——数据分析——数据分析对话框中选择回归。

如何用excel进行多元回归（multiple regression）？百度说，要先加载宏：在工具菜单下点加载宏，选择分析工具库（在该复选框打钩，点确定）。再点工具菜单发现多了“数据分析”这一项，点这个，自行选择分析工具就好了，有方差分析、回归等等。。。还可以直接作图。

计量经济学的S.Eofregression怎么算SE of regression 是标准误.其计算公式为 RSS 除以（n-k）(n为自由变量个数10,k为3) 再开根号.
希望能帮到你。

回归标准差(S.E. of regression )怎样计算,公式是什么?

文章插图

rss/(n-k) 这是庞皓版教材的计算公式(根据eviews软件回归结果）S.E.= (∑e^2∕(n-k-1) )^(1/2)回归标准差反映的是各变量值与其平均数的平均差异程度，表明其平均数对各变量值的代表性强弱；公式：各变量值与其平均数的差的平方和再求平均数，是方差，方差开平方就是标准差。SE of regression 是标准误，其计算公式为RSS除以（n-k）(n为自由变量个数10,k为3) 再开根号.RSS是残差平方和即Sum squared resid=342.5486由此内可得标准容误为6.9954扩展资料：标准化回归系数说的重要性则与上面前提中所说的意义不同，这是一种相对的重要性，与某种情况下，自变量间的离散程度有关。标准化回归系数的比较结果只是适用于某一特定环境的，而不是绝对正确的，它可能因时因地而变化。举例来说，从某一次数据中得出，在影响人格形成的因素中，环境因素的Beta值比遗传因素的Beta值大，这只能说明数据采集当时当地的情况，而不能加以任何不恰当的推论，不能绝对地不加任何限定地说，环境因素的影响就是比遗传因素大。事实上，如果未来环境因素的波动程度变小，很可能遗传因素就显得更为重要。参考资料来源：百度百科-标准回归系数
计量经济学计算题--回归结果中求F ,S.E.regression...R-squared 0.66325Mean dependent var5.123810
Adjusted R-squaredS.D. dependent var3.694984
S.E. of regressionAkaike info criterion4.505098
Sum squared resid 91.95205Schwarz criterion4.604576
Log likelihood -45.30353F-statistic
Durbin-Watson stat 0.858742Prob(

回归标准差（S.E. of regression）回归标准差反映的是各变量值与其平均数的平均差异程度，表明其平均数对各变量值的代表性强弱；公式：各变量值与其平均数的差的平方和然后再求平均数，是方差，方差开平方就是标准差。公式不好打，我就口述了，不知是否表述清楚了，希望能帮到你

轻音乐是什么意思让人心旷神怡.
轻音乐的风格和特色，较之其他音乐形式更为轻快活泼，富有风趣，特别是它的曲调格外动听。一些交响乐、管弦乐、大合唱等作品，在手法上往往要借用和声、配器、复调等技术手段的帮助，而轻音乐除此以外，更重要的还要靠旋律的优美来完成。因此，轻音乐对于曲调优美轻快的要求，比其他音乐形式更为严格。一首抒情歌曲应该是优美委婉的；一个圆舞曲必须节奏鲜明，音调悠扬，一个诙谐的歌曲要给人们以欢乐愉快的感染，一首讽刺歌曲，应该是辛辣犀利的。这些轻音乐独具的表现特色，也就形成了它自身的风格。

谁的轻音乐最好听班得瑞、神秘园、理查德·克莱德曼、喜多郎、林海等等，听听吧~

经典轻音乐有哪些经典轻音乐：
YANNI
神思者
神秘园
班得瑞
中国古典乐

比如：

中国古典乐：琵琶语、踏古、十面埋伏、梁祝、月光下的凤尾竹、高山流水、欢沁、暮色、渔舟唱晚

如果是轻音乐，我推荐：
YANNI——夜莺、蝶舞、one man's dream、 Felitsa、In the Mirror
神秘园——dawn of a new century、prayer、pastorale 田园、atlanta、chaconne、nocturne 夜曲、hymn to hope希望之歌
班得瑞——号称“一尘不染”的音乐，这个你可以优先试试，应该很适合——dreamcatcher 追梦人、Song of the Mayas 玛雅人之歌、Jupiter 木星、diamonds 钻石、Dragon Heart
神思者——Peace of Mind、Palace Memories、aphrodite、Pipes of War
久石让（很多宫崎骏的影片都是他配乐）——喜多郎的夏天是最有名的了~还有风之甬道、mother-久石让

音乐怎么解释？广义的讲，音乐就是任何一种艺术的、令人愉快的、神圣的或其他什么方式排列起来的声音。所谓的音乐的定义仍存在着激烈的争议，但通常可以解释为一系列对于有声、无声具有时间性的组织，并含有不同音阶的节奏、旋律及和声。
《词典》上的定义是，用有组织的乐音来表达人们思想感情、反映现实生活的一种艺术。分为声乐和器乐两大部门。
在所有的艺术类型中，比较而言，音乐是最抽象的艺术。
音乐可以通过几种途径来体验，最传统的一种是到现场听音乐家的表演。现场音乐也能够由无线电和电视来播放，这种方式接近于听录音带或看音乐录像。有些时候现场表演也会混合一些事先做好的录音，如DJ用唱片做出的摩擦声。当然，也可以制作自己的音乐，通过歌唱，玩乐器或不太严密的作曲。
甚至耳聋的人也能够通过感觉自己身体的震动来体验音乐，最著名聋音乐家的例子便是贝多芬，其绝大部分著名的作品都是在他完全丧失听力后创作的。
人们想学习音乐的时候会去上音乐课。音乐学是一个历史的科学的研究音乐的广阔领域，其中包括音乐理论和音乐史。
音乐作为一门古老的艺术，各文化也都有其独特的音乐系统，民族音乐学是一门以该领域为讨论对象的学科。

为什么说音乐的力量是巨大的音乐，可以使自己的心情变好，变得快乐起来。欢快的音乐使人快乐，优美的音乐使人陶醉，轻音乐使人身处奇境，摇滚乐使人精神焕发，每一种音乐都是一种艺术，我把它当作一种享受、一种喜好。

音乐，就像吃东西一样，不可挑剔，无论哪一种音乐都美，轻音乐，如行云流水，美；流行音乐，像各式糕点，口味鲜美；古典音乐，如一部名著，越读越有味；舞蹈音乐，像优美的舞姿，散发着魅力；雄壮的音乐，使人充满激情，活力四射。无论听哪一种音乐都是美。

音乐，给你带来的曼妙趣味，喜欢这种感觉，就像人们爱上香烟与美酒，是无与伦比的喜欢，音乐不仅能给听觉带来别具一番的美感，增添美好的心情，同时可放松心情，排除疲劳，令人陶醉，忘记一切。
音乐，使人年轻，是心态的年轻，美好的音乐可洗刷心灵，舒展心情。它像蜜，甜美；又像酒，甘醇。它所带给人们的不仅是精神上的，还有身心里的。长久听音乐如沐温泉，它与长久读书是并行的，读书使人美丽，听音乐使人年轻。音乐可以让身体放轻松，好的音乐可以纾解压力，避免因自律神经紧张失调而导致慢性疾病的产生。音乐可以刺激脑部，活化脑细胞，适当的音乐刺激对脑部的活动有很大的帮助，甚至达到防止老化的功效。

音乐，犹如置身于幻境，抹去了一天的繁杂，摒弃了一切思想杂念，让所有的一切一切都化成空，唯有听觉，全神贯注的投进音乐的海洋，沉浸在美妙的音乐之中，人随着音乐一起飘起来，仿佛在云里雾里，遨游……
音乐，应当使人类的精神爆出火花；音乐，是人生的快乐；音乐，是生活中的一股清泉；音乐，是陶冶人性情的熔炉；音乐，是精神食粮，就如口渴时喝的茶，既解渴，又美味。它又如美味琼浆，带给身心无限舒畅。

音乐，世界宛如置身春天，永远是生命的新生。听音乐，活力再现，增强自信。听音乐，就像花儿需要阳光；像是小草吮吸雨露。

音乐，可以使人放松，音乐的力量很大，当你工作了一天，你可以放上一段轻柔的曲子，这时你肯定会感觉到很美妙。
音乐，以它独有的魅力影响着我们，我们喜欢音乐，喜欢与音乐相伴，在音乐中感悟生活，享受它给我们带来的愉悦。品一杯咖啡，欣赏一段优美的音乐，会感觉这是最随意最闲适的享受，享受生活，享受音乐。有些时候，最精华的意念和思想都会在音乐中迸发。

指挥家卡拉扬在逝世的前一天这样说道：“任何能够与音乐相伴终身的人，都已经得到了上帝给予的最大恩赐……”

偶尔，心烦或心静之时，打开音乐，也唯有音乐，让自己独自与其做伴，用灵魂去感受它的脉搏，用思绪去追随它的律动，眼前就仿佛是一片潺潺溪水、鸟语花香……寂寞的夜有音乐相伴，也一样的充实与快意。

什么是“断点回归法”，它的主要原理？

文章插图

RD方法（regression discontinuity design），即断点回归方法。断点回归方法是最近的政策评估中非常重要的一个方法，他可以在没有随机性的情况下识别出政策的效果。断点回归可以分为两类，第一类，临界值是确定的（Sharp），即在临界值一侧的所有的观测点都接受了处置，反之，在临界值另一侧的所有观测点都没有接受处置。此时，接受处置的概率从临界值一侧的0跳转到另一侧的1；临界点是模糊的（Fussy），即在临界值附近，接受处置的概率是单调变化的。Hahn et al（2001）在一定的假设下，证明了无论是哪一类型的断点回归，都可以利用临界值附近样本的系统性变化来研究处置和其它经济变量之间的因果关系。扩展资料：RD是美国大学的一种录取方式。RD:Regular decison常规录取。通常的申请，同时申请多个学校。截至通常在12.30/1.1/1.2/1.10/1.15/1.20/2.1.......具体日期麻烦去看你要申请的学校网站。出结果的日期基本是每个学校都固定在某个时期的（会有1周左右的变动），在2/3/4月都有。具体情况因校而异。在路由配置命令里，rd为route distinguisher即路由标识的缩写。路由标识(Route Distinguisher)是一个地址修饰符，仅用于一单个因特网服务提供商的多协议标签交换(MPLS)网络内。它被用于区分明显的虚拟专用网络(VPN)路由连接到提供商的单独的客户。这个路由标识对客户因特网协议地址(IPv4)是一个8位域前缀。结果的12位域是一个独特的"VPN-IPv4"地址。在一单个提供商网络，一个连接到一个客户的路由器叫做提供商边缘(PE)路由器，和连接到被叫做用户边缘 (CE) 路由器的用户路由器。参考资料来源：百度百科-rd
什么是断点回归RD方法（regression discontinuity design），即断点回归方法。断点回归方法是最近的政策评估中非常重要的一个方法，他可以在没有随机性的情况下识别出政策的效果。

什么是Regression Discontinuity断点回归界断点回归（Regression Discontinuity）是指将政策干预的目标人群根据是否纳入干预的标准进行排序，对前 50% 实行干预，基于9个网页- 相关网页

断点回归为什么交乘项的系数是因果效应在因果关系分析的实证方法中，最优的选择应当为随机实验，但是随机实验的时间成本和经济成本都比较高，而在随机实验不可得的情况下，需要考虑使用其它方法。断点回归（RegressionDiscontinuity）：是仅次于随机实验的，能够有效利用现实约束条件分析变量之间因果关系的实证方法。在使用断点回归的情况下，存在一个变量，如果该变量大于一个临界值时，个体接受处置，而在该变量小于临界值时，个体不接受处置。一般而言，个体在接受处置的情况下，无法观测到其没有接受处置的情况，而在断点回归中，小于临界值的个体可以作为一个很好的可控组（ControlGroup）来反映个体没有接受处置时的情况，尤其是在变量连续的情况下，临界值附近样本的差别可以很好的反映处置和经济变量之间的因果联系。断点回归可以分为两类，第一类，临界值是确定的（Sharp），即在临界值一侧的所有的观测点都接受了处置，反之，在临界值另一侧的所有观测点都没有接受处置。此时，接受处置的概率从临界值一侧的0跳转到另一侧的1；第二类，临界点是模糊的（Fussy），即在临界值附近，接受处置的概率是单调变化的。Hahnetal.（2001）在一定的假设下，证明了无论是哪一类型的断点回归，都可以利用临界值附近样本的系统性变化来研究处置和其它经济变量之间的因果关系。

断点回归设计与添加虚拟变量有什么区别RD（regression discontinuity design）即断点归断点归近政策评估非重要没随机性情况识别政策效

Regression Analysis是什么意思?。?/h3>同学你好，很高兴为您解答！回归分析一种统计分析方法，用于量化一个因变量与一个或多个自变量之间的关系。取得CMA认证能帮助持证者职业发展，保持高水准的职业道德要求，站在财务战略咨询师的角度进行企业分析决策，推动企业业绩发展，并在企业战略决策过程中担任重要的角色。希望我的回答能帮助您解决问题，如您满意，请采纳为最佳答案哟。再次感谢您的提问，更多财会问题欢迎提交给高顿企业知道。高顿祝您生活愉快！
方差分析和回归分析的区别与联系方差分析与回归分析是有联系又不完全相同的分析方法。方差分析主要研究各变量对结果的影响程度的定性关系，从而剔除对结果影响较小的变量，提高试验的效率和精度。而回归分析是研究变量与结果的定量关系，得出相应的数学模式。在回归分析中，需要对各变量对结果影响进行方差分析，以剔除影响不大的变量，提高回归分析的有效性。
方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
回归分析是研究各因素对结果影响的一种模拟经验方程的办法，回归分析（regression analysis)是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，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析。
回归分析中，会用到方差分析来判断各变量对结果的影响程度，从而确定哪些因素是应该纳入到回归方程中，哪些由于对结果影响的方差小而不应该纳入到回归方程中。

请教什么是“Intention-to-treat analysis” 中文如何翻译【regression】intention-to-treat analysis
网络意向性分析; 即意向性分析; 意向处理分析; 治疗意向分析;
[例句]Intention-to-treat analysis was performed with the use of linear regression and logistic-regression models.
意向性治疗分析则使用线性回归及逻辑回归分析模型。

multiple regression analysis 和 multivariable analysis有什么区别？一个是多元回归分析，两外一个是复合多样性分析，当然不一样了。呵呵，我瞎掰的

moderated regression analysis是什么调节回归分析
这是一种统计技术

希望能帮助到你

excel 中regression函数相关问题regression应该是一个工作表的名字
regression!C3表示regression工作表的c3单元格
这个函数表示，如果c2单元格等于0 ，则返回0，如果不等于0，则返回c2除以regression工作表的c3单元格（如果c3=0，则返回c2/1，也就是返回c2）

关于Excel的问题，regression右键图标，添加趋势线，里面有5种拟合曲线，勾选显示R平方就行了，大致的操作步骤

计量经济学回归结果中，S.D dependent var是被解释变量的标准差，s.e. of regression也就是回归标准误，s.e.of regression是残差的标准差，是随机误差项u的估计量的标准差；s.d.dependent var是因变量y的样本标准差，二者不相等。也就是，u的标准差和y的标准差相等，但是y的样本标准差与u的估计量标准差不相等。

二元回归中S.E代表什么？回归的标准误（S.E of regression）
回归系数的标准误差就是它的标准差，统计量的标准差一般叫做标准误差，回归系数的估计其实就是均值估计。
回归的标准误应该是模型中随机扰动项（误差项）的标准差的估计值，它的平方实际上就是随机扰动项（误差项）的方差的无偏估计量，它实际上又叫做误差均方，等于残差的平方和/（样本容量-待估参数的个数）。
我们在估计解释变量对于被解释变量的影响时，实际上是估计的解释变量对于被解释变量的数学期望的影响， E(y)=a+b*x ，所以是一个均值估计，回答的时候也是对于x的变化，y一般（平均）有什么样的变化。另外，我们在估计的时候都是用样本估计的，抽取一个样本就可以得到一个估计系数，再抽取一个还可以得到一个不同的估计系数，所以估计系数本身就是随机变量。而这种随机变量（由于是通过抽样获得的）的标准差就叫做标准误差。
误差项方差的误差均方是误差项方差的无偏估计量，这个和均方误差应该是一样的。
供参考。

spss 幂回归估计值的标准误是否等于残差的标准差？可以做的
我替别人做这类的数据分析蛮多的

spss回归系数表中的标准误差（Std Error）的计算公式

文章插图

1、首先在电脑中打开spss，点击下方变量视图，输入名称，设置数据的小数点位数。2、点击数据视图，在对应位置，录入需要处理的数据。3、数据录入完毕，点击：分析-描述统计-频率，如下图所示。4、这里选择性别，设置性别为变量。注意，数字1代表男，2，代表女。5、然后点击图表-选择条形图，如下图所示。6、点击确定，输出对应的频数分布表和条形图，如下图所示就完成了。
什么是回归系数Regression coefficient回归系数 regression coefficient 在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。回归系数越大表示x 对y 影响越大，正回归系数表示y 随x 增大而增大，负回归系数表示y 随x增大而减小。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。

什么是回归系数Regression coefficient在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。
回归系数越大表示x 对y 影响越大，正回归系数表示y 随x 增大而增大，负回归系数表示y 随x增大而减小。
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。
回归系数的理解
1、相关系数与回归系数：
A 回归系数大于零则相关系数大于零
B 回归系数小于零则相关系数小于零
（它们的取值符号相同）
2、回归系数：由回归方程求导数得到，
所以，回归系数>0，回归方程曲线单调递增；
回归系数<0，回归方程曲线单调递减；
回归系数=0，回归方程求最值（最大值、最小值）。

excel回归结果的每个值都是什么含义，都是怎么来的？

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a表示截距，b表示直线的斜率， e是误差项，通过回归分析得出的。线性回归中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。多元线性回归可表示为Y=a+b1*X +b2*X2+ e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。多元线性回归可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。扩展资料回归分析模型的自由度，以样本来估计总体时，样本中独立或能自由变化的个数。见上表，数据自由度等于样本组数减1，回归分析模型的自由度是1，即这个回归模型有1个参数，残差自由度等于总自由度减去回归分析模型的自由度。回归分析SS：回归平方和SSR ，等于回归预测Y值（表4）与实际Y均值的平方和。表4 残差等于实际Y值减预测Y值，残差SSE，即表4残差平方和。MS：均方差，等于SS/df 。F：回归分析MS/残差MS 。Significance F：是在显著性水平下的Fα临界值，即F检验的P值，代表弃真概率，这个值一般要小于0.05的，且越小越好，1-本值即为置信度。参考资料来源：百度百科--回归分析
squared regression coefficient在统计中是什么意思squared regression coefficient
平方的回归系数
双语例句
1
In the manner described above, the discrimination regressioncoefficient learning process is performed.
按照上述方式就完成了判别回归系数学习处理。
2
In this paper, the smallest risk estimators of regressioncoefficient in the linear model are investigated.
研究了线性模型中回归系数的最小风险估计问题。

为什么潜变量的“标准路径回归系数”standardized regression weights你的模型建立有误或操作wrong我经常帮别人做类似的数据分析的