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liting李

方差膨脹系數(shù)是什么

方差膨脹系數(shù)(variance inflation factor，VIF)是衡量多元線性回歸模型中復(fù) (多重)共線性嚴重程度的一種度量。它表示回歸系數(shù)估計量的方差與假設(shè)自變量間不線性相關(guān)時方差相比的比值。

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liting李

可決系數(shù)是什么？

可決系數(shù)，亦稱測定系數(shù)、決定系數(shù)、可決指數(shù)。與復(fù)相關(guān)系數(shù)類似的，表示一個隨機變量與多個隨機變量關(guān)系的數(shù)字特征，用來反映回歸模式說明因變量變化可靠程度的一個統(tǒng)計指標，一般用符號“R”表示，可定義為已被模式中全部自變量說明的自變量的變差對自變量總變差的比值。

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liting李

序列相關(guān)性和異方差性區(qū)別

異方差性：對于不同的解釋向量，被解釋變量的隨機誤差項的方差不再是常數(shù)，而互不相同，則認為出現(xiàn)了異方差性。序列相關(guān)性：如果對于不同的解釋向量，隨機誤差項之間不再是不相關(guān)的，而是存在某種相關(guān)性，則認為出現(xiàn)了序列相關(guān)性。

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liting李

雙樣本等方差，雙樣本異方差，成對檢驗有什么不同？

成對二樣本分析：檢驗的是成對的兩個數(shù)值的差異是否不等于零，所謂成對的數(shù)值，一般是同一個被訪者進行兩項測試產(chǎn)生的兩個值，例如試飲兩個口味的飲品給出的兩個評分。雙樣本等方差/異方差假設(shè)：這個是相對于成對二樣本分析而言，就是說產(chǎn)生的兩批數(shù)字不是配對的，而是相互獨立的，用回上面的例子，就是先找30個被訪者識喝口味A，再另外找30個被訪者試喝口味B，總共是找了60個被訪者，口味A的30個和口味B的30個是

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時間序列如何預(yù)測？

時間序列預(yù)測主要是以連續(xù)性原理作為依據(jù)的。連續(xù)性原理是指客觀事物的發(fā)展具有合乎規(guī)律的連續(xù)性，事物發(fā)展是按照它本身固有的規(guī)律進行的。在一定條件下，只要規(guī)律賴以發(fā)生作用的條件不產(chǎn)生質(zhì)的變化，則事物的基本發(fā)展趨勢在未來就還會延續(xù)下去。時間序列預(yù)測就是利用統(tǒng)計技術(shù)與方法，從預(yù)測指標的時間序列中找出演變模式，建立數(shù)學(xué)模型，對預(yù)測指標的未來發(fā)展趨勢做出定量估計。

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liting李

相關(guān)系數(shù)的公式

相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系，相關(guān)系數(shù)是研究變量之間線性相關(guān)程度的量。由于研究對象的不同，相關(guān)系數(shù)有如下幾種定義方式。簡單相關(guān)系數(shù)：又叫相關(guān)系數(shù)或線性相關(guān)系數(shù)，一般用字母r 表示，用來度量兩個變量間的線性關(guān)系。

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liting李

時間序列是什么？

時間序列（或稱動態(tài)數(shù)列）是指將同一統(tǒng)計指標的數(shù)值按其發(fā)生的時間先后順序排列而成的數(shù)列。時間序列分析的主要目的是根據(jù)已有的歷史數(shù)據(jù)對未來進行預(yù)測。經(jīng)濟數(shù)據(jù)中大多數(shù)以時間序列的形式給出。根據(jù)觀察時間的不同，時間序列中的時間可以是年份、季度、月份或其他任何時間形式。

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如何理解最小二乘法

最小二乘法（又稱最小平方法）是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)。它通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數(shù)據(jù)，并使得這些求得的數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)之間誤差的平方和為最小。最小二乘法還可用于曲線擬合。其他一些優(yōu)化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達。

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同方差和異方差的區(qū)別

同方差與異方差的區(qū)別：　　隨機誤差項具有相同的方差，則稱線性回歸模型存在同方差性?！　‰S機誤差項具有不同的方差，則稱線性回歸模型存在異方差性。　　隨機誤差項,是指數(shù)學(xué)表達式中關(guān)于隨機誤差的描述項。在總體回歸參數(shù)PRF中，我們把個別的Yi圍繞在它的期望值的離差（deviation）表述為：Ui=Yi-E(Y|Xi).其中離差Ui是一個不可觀測的可正可負的隨機變量，在專業(yè)術(shù)語中，把Ui稱為隨機干

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liting李

一元線性回歸模型如何檢驗？

1、經(jīng)濟意義檢驗：就是根據(jù)模型中各個參數(shù)的經(jīng)濟含義，分析各參數(shù)的值是否與分析對象的經(jīng)濟含義相符；2、回歸標準差檢驗；3、擬合優(yōu)度檢驗；4、回歸系數(shù)的顯著性檢驗。

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一元線性回歸是什么

一元線性回歸是分析只有一個自變量（自變量x和因變量y）線性相關(guān)關(guān)系的方法。一個經(jīng)濟指標的數(shù)值往往受許多因素影響，若其中只有一個因素是主要的，起決定性作用，則可用一元線性回歸進行預(yù)測分析。

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高斯馬爾科夫假定是什么

1.線性于參數(shù)2.隨機抽樣3.不存在完全共線性4.誤差的條件均值為零5.誤差的同方性6.誤差的正態(tài)性

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讀童話的狼

置信度是概率嗎？

在統(tǒng)計學(xué)中，非常容易把這個概念模糊化，很容易把95%置信區(qū)間理解成為在這個區(qū)間內(nèi)有95%的概率包含真值。但是這里有兩個容易混淆的地方1.真值只得是樣本參數(shù)還是總體參數(shù)？這個問題的答案是總體參數(shù)，我們?nèi)〉臄?shù)據(jù)是樣本數(shù)據(jù)，點估計是樣本參數(shù)的真實值，我們要估計總體參數(shù)。2.變動的是誰？總體真值只有一個，它要么落在這個范圍，要么不落在這個范圍，并不涉及概率，每次抽樣變動的是置信區(qū)間。也就是多

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田齊齊

怎樣理解中心極限定理？

中心極限定理，是指概率論中討論隨機變量序列部分和分布漸近于正態(tài)分布的一類定理。這組定理是數(shù)理統(tǒng)計學(xué)和誤差分析的理論基礎(chǔ)，指出了大量隨機變量近似服從正態(tài)分布的條件。它是概率論中最重要的一類定理，有廣泛的實際應(yīng)用背景。在自然界與生產(chǎn)中，一些現(xiàn)象受到許多相互獨立的隨機因素的影響，如果每個因素所產(chǎn)生的影響都很微小時，總的影響可以看作是服從正態(tài)分布的。中心極限定理就是從數(shù)學(xué)上證明了這一現(xiàn)象。最早的中心極限定

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讀童話的狼

估計量與估計值有什么聯(lián)系？

參數(shù)估計中，用來估計總體參數(shù)的統(tǒng)計量稱為估計量，樣本均值，樣本比例，樣本方差都可以是一個估計量；根據(jù)一個具體樣本計算出的估計量的值叫做估計值。

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田齊齊

微積分，線性代數(shù)，統(tǒng)計推薦書籍

難度：入門《普林斯頓微積分讀本》，阿德里安·班納著《線性代數(shù)及其應(yīng)用》，戴維 C.雷等著《統(tǒng)計學(xué)》，賈俊平等著難度：史詩《數(shù)學(xué)分析八講》，辛欽著《線性代數(shù)應(yīng)該這樣學(xué)》，阿克斯勒著《統(tǒng)計學(xué)》，張顥著

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讀童話的狼

標準得分是什么？

表準得分又稱為標準分：變量值與其平均數(shù)的離差除以標準差若某個數(shù)值的標準分數(shù)為-1.5，該數(shù)值低于平均數(shù)1.5倍標準差數(shù)據(jù)標準化就是一個均值為零方差歸一的過程

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田齊齊

z*σ/根號n根據(jù)標準分數(shù)內(nèi)涵來說是樣本均值與總體均值的距離

問：z*σ/根號n根據(jù)標準分數(shù)內(nèi)涵來說，是樣本均值與總體均值的距離嗎？答：可以這樣理解。

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讀童話的狼

統(tǒng)計學(xué)究竟講的是什么？

統(tǒng)計學(xué)可以分為兩塊內(nèi)容：描述統(tǒng)計和統(tǒng)計推斷。描述統(tǒng)計使用一些指標如均值、標準差對數(shù)據(jù)集合進行總結(jié)性描述；而統(tǒng)計推斷從數(shù)據(jù)當中得出關(guān)于隨機變量的結(jié)論，是對隨機現(xiàn)象的分析，它的基礎(chǔ)是概率論。

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讀童話的狼

期望和均值是一樣的嗎？

數(shù)學(xué)期望常稱為“均值”，即“隨機變量取值的平均值”之意，當然這個平均，是指以概率為權(quán)的加權(quán)平均。數(shù)學(xué)期望是由隨機變量的分布完全決定。所以期望不是均值那么兩者又有什么聯(lián)系呢？大數(shù)定理說明了當樣本量N趨近無窮大的時候，樣本的平均值無限接近數(shù)學(xué)期望。

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