spss:得到一个多元线性回归模型之后,如何比较预测值和真实值?...
不知道你要怎样比较预测值和真实值,比如计算一下残差值,或者计算一下均方误差之类?在Linear Regression对话框,点Save按钮,会出现Linear Regression: Save对话框,在Predicted Values(预测值)和Residuals(残差)栏都选Unstandardized,会在数据表中输出预测值和残差,然后你想怎么比较都行。
判断模型是否有预测能力,其实就是模型检验,模型检验除了统计意义上的检验,还有实际意义上的检验,就是检验是否跟事实相符,比如收入与消费应该是正相关的,如果消费为被解释变量、收入为解释变量,如果收入的系数小于零,那肯定是不对的。
统计意义上的检验,包括参数的T检验,方程的F检验,还要检验残差是否白噪声。
检验模型是否具有外推预测能力,还可以这样做:比如,你收集了一个容量为50的样本,你可以用其中的48个样本点估计模型,然后估计另两个样本点,把估计值跟实际值做一个比较。
为什么这些判别分析只有建模代码,而没有预测代码
可以将类别(属性)数据进行量化成连续数据。
例如,属性数据是 等级数据,很好、较好、一般、较差……,可以将之用量表如5/4/3……。
赋值好后,用中心极限定理,将之转化成均值为0,标准差为1的标准正态分布的连续数据即可。
但如果是类别数据,例如分区域,如南方、北方、东部……这样的话,建议用虚拟变量,0和1来处理。
区分概念模型,逻辑模型和物理模型,它们中的哪些适合需求分析阶段...
E-R图向关系模型的转换是要解决如何将实体和实体间的联系转换为关系; 2、逻辑模型,并确定这些关系的属性和码。
这种转换一般按下面的原则进行; :n联系,转换成相应的逻辑模型。
这种转换要符合关系数据模型的原则; ,即按照概念结构设计阶段建立的基本E-R图,按选定的管理系统软件支持的数据模型(层次:1联系: 1、概念模型,实体的码就是关系的码。
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目前最流行就是关系模型(也就是对应的关系数据库) 、面向对象)。
(1)一个实体转换为一个关系,实体的属性就是关系的属性、字段、数据类型; (2)一个联系也转换为一个关系,联系的属性及联系所连接的实体的码都转换为关系的属性,但是关系的码会根据联系的类型变化、并从中找出内在联系、逻辑模型、物理模型之间的区别。
随机复习上网并复习,并在此记录一下,数据库建模是对现实世界进行分析、抽象,进而确定数据库的结构。
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m:n联系,两端实体码的组合成为关系的码,两端实体的码都成为关系的候选码,n端实体的码成为关系的码。
,E-R图主要是由实体、属性和联系三个要素构成的。
如关系数据库中的一些对象为表、视图; :就是从现实世界到信息世界的第一层抽象,确定领域实体属性关系等,使用E-R图表示[原]关于数据库建模; 3、物理模型就是根据逻辑模型对应到具体的数据模型的机器实现。
物理模型是对真实数据库的描述、长度、主键、外键、索引; 、物理模型的区别和转化2015-4-15阅读1232 评论0最近在进行UML学习过程中,突然忘记了大学时关于数据库理论中概念模型,如果是:是将概念模型转化为具体的数据模型的过程; 、网状、关系;1; 1; 。
,概念模型、逻辑模型; : ...
谁有高中数学通用模型解题下载包(word版)
算法不同,需要看软件对数据的要求。
我找到一篇博客,你看下:结构方程建模中的PLS和LISREL方法比较第一,分布假设不同。
PLS为了处理缺乏理论知识的复杂问题,采取“软”方法,避免LISREL模型严格的“硬”假设。
这样,不论模型大小,PLS方法都可以得到“瞬时估计(instantestimation)”,并得到渐进正确的估计,即PLS方法没有分布要求,而LISREL方法假设显变量的联合分布为多元正态。
第二,准确性取向不同。
PLS估计在样本量很大和每个隐变量的显变量很多时,是一致(consistency)和基本一致(consistencyatlarge)的,但LISREL估计在大样本时是最优的(置信区间渐近最小)。
最优性包括一致性,但一致性不包括最优性。
因此,PLS和LISREL对同一参数的估计都在一致性的范围内。
两种估计的差别不可能、也不应该很大。
第三,假设检验不同。
PLS方法采用Stone(1974)和Geisser(1974)的交互验证(cross-validation)方法检验,考察因果预测关系(8)。
LISREL方法一般使用似然比检验,考察观测矩阵S和理论矩阵Σ的拟合程度。
不是我写的,你去感谢博主吧:来自:/fjm82@126/blog/static/3335303020061014111026311/
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