可決系數演算法
❶ 怎麼樣計算可決系數
回歸平方和（ESS）在總變差（TSS）中所佔的比重,
❷ 關於兩組均數差異的相關性分析
如果經過t檢驗 c指標均值和D指標均值 都較A組升高，不能說明C指標和D指標有相關性，這個是統計學的大忌。要算兩個指標的相關性，就按照你後面說的 對這兩個指標進行相關分析。
2. 如果一個指標明顯的不符合正太分布，則可以採用非參數的相關分析法，比如肯德爾系數法，或者是斯皮爾曼等級相關，都在哪個線性相關的對話框裡面選擇
❸ 回歸直線方程中的參數a和b的幾何及經濟含義是什麼可決系數的意義是什麼,如何計算
回歸系數含義是說當其他因素不變時 自變數的以單位變化引起的因變數的變化程度
可決系數 用SSR（回歸平方和）處以SST 或者是1減去SSE（殘差平方和）處以SST的商
其中SST是因變數的樣本方差
這個系數說明在因變數y的樣本變化中，有多少部分是可以被自變數x的變化解釋的
❹ 什麼叫做相關分析相關系數、決定系數各有什麼具體意義如何計算如何對相關系數作假設檢驗
決定系數（coefficient of determination），有的教材上翻譯為判定系數，也稱為擬合優度。 計量中的判定系數 擬合優度(或稱判定系數,決定系數)
目的:
企圖構造一個不含單位,可以相互進行比較,而且能直觀判斷擬合優劣的指標.擬合優度的
定義:
意義:擬合優度越大,自變數對因變數的解釋程度越高,自變數引起的變動占總變動的百分比高.觀察點在回歸直線附近越密集.
取值范圍:
0-1判定系數只是說明列入模型的所有解釋變數對應變數的聯合的影響程度,不說明模型中單個解釋變數的影響程度.對時間序列數據,判定系數達到0.9以上是很平常的;但是,對截面數據而言,能夠有0.5就不錯了. 表徵依變數Y的變異中有多少百分比,可由控制的自變數X來解釋. 相關系數（coefficient of correlation）的平方即為決定系數。
它與相關系數的區別在於除掉|R|=0和1情況， 由於R2<R,可以防止對相關系數所表示的相關做誇張的解釋。
決定系數：在Y的總平方和中，由X引起的平方和所佔的比例，記為R2(R的平方) 決定系數的大小決定了相關的密切程度。 當R2越接近1時，表示相關的方程式參考價值越高；相反，越接近0時，表示參考價值越低。這是在一元回歸分析中的情況。但從本質上說決定系數和回歸系數沒有關系，就像標准差和標准誤差在本質上沒有關系一樣。 在多元回歸分析中，決定系數是通徑系數的平方。
表達式：R^2=SSR/SST=1-SSE/SST 其中：SST=SSR+SSE，SST (sum of squares for total)為總平方和，SSReg (sum of squares for regression為回歸平方和，SSE (sum of squares for error) 為殘差平方和。 註：（不同書命名不同） 回歸平方和：SSR(Sum of Squares for regression) = ESS (explained sum of squares) 殘差平方和：SSE（Sum of Squares for Error） = RSS (resial sum of squares) 總離差平方和：SST(Sum of Squares for total) = TSS(total sum of squares) SSE+SSR=SST RSS+ESS=TSS 意義：擬合優度越大，自變數對因變數的解釋程度越高，自變數引起的變動占總變動的百分比高。觀察點在回歸直線附近越密集。 取值范圍：0-1.
❺ 如何計算擬合優度
擬合以後點右鍵，趨勢線選項，顯示R的平方值。
擬合優度（Goodness of Fit）是指回歸直線對觀測值的擬合程度。度量擬合優度的統計量是可決系數（亦稱確定系數）R^2。R^2的取值范圍是[0，1]。R^2的值越接近1，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越好；反之，R^2的值越接近0，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越差。
❻ spss如何計算可決系數
回歸平方和（ESS）在總變差（TSS）中所佔的比重稱為可決系數。
ESS（環境應力篩選試驗）是一種工藝手段，是通過向電子產品施加合理的環境應力和電應力，在生產早期階段（該階段的檢測成本最低），將其內部的潛在缺陷加速變成故障，並通過檢驗發現和排除故障的過程。 ESS旨在激發並排除早期故障，使產品的可靠性接近設計的固有可靠性水平。應力水平以能激發出缺陷但不損壞產品為原則，採用的應力環境不能超過產品電子和機械性能的極限，應力環境水平必需是適當的。
❼ 復變指數函數的計算方法問題
復冪函數（指數為實整數）
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直接運用復數的加減乘除即可~
例子：（使用方法就是簡單計算——運算同實數）
先將復數化為指數形式，再進行指數運算~
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復指數函數
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可利用e的指數乘法展開，進而使用歐拉公式展開計算~（具體方法具體討論，僅常用基本思路）
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例子：（多使用展開方法來計算~）
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補充：指數函數具有周期性——體現在歐拉展開的三角函數中
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復三角函數
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正弦計算的展開式：
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餘弦計算的展開式：
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例子：
（需要將正弦函數適當的展開，在使用公式轉換為e指數求解）
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反三角函數
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直接上公式：
List item
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以上兩個形式中可以看出有Ln成分——具有多值性
（不熟悉復對數函數·可點擊前往）
例子：
（先取反三角的三角值，再使用復三角函數公式——接著進行替換、配方來簡化——最後進行反(對數)函數處理~）
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復反雙曲函數
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雙曲函數與三角函數的關系：
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正雙曲函數展開式：
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反雙曲函數展開式：
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例子：
（利用復三角與復雙曲的關系，進而轉化到三角形式，利用求解三角的方法解答——可能有時需要展開化簡~）
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復根式函數
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應該考慮復數開根號的多值性——周期性：
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例子：
（轉化指數形式，將復數轉換成——模*e指數的形式）
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復對數函數
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計算方式：(補充，由於Arg為輻角，所以存在2kΠ，即多值情況)
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復對數函數的運算規則：
List item
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運算誤區：
不能將Ln(Z^z)中的指數z直接提到Ln的前邊
例子：
（不能直接如同實數那樣提取指數等操作，而是要先將復數部分轉換成指數形式——再利用復對數的加減乘除規則來運算——實數Ln等價於實數ln ）
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一般復冪函數（指數為復數）
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計算時需要進行自然指數變換：
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這時候需要考慮Lnz的多值性——不
❽ 計量經濟學eviews ls估計表計算可決系數及t F值等 模型為yi=β0+β1X1i+β2i+μi
C的T值， 24.4070/6.9973=3.49
x2和x3的t值演算法相同，我就不在這兒算了
T值=系數/Std
R-squared 首先殘差的2次方和RSS=342.5486，ESS=31.4289
推出TSS=RSS+ESS R-squared=ESS/TSS=0.0839 可以看出回歸的可信度較低
Adjusted R-squared=1-((1-R-squared)(n-1)/n-k)
=1-(1-0.0839 )*1.285=-0.1771
S.E. of regression=RSS/n-k=342.5486/7=48.934
F-statistic, 因為知道F值的P值了，so查一下表或者用軟體算一下，
也就是F（3-1,10-3）=F2,7）=Prob(F-statistic)=0.0001
用matlab算了下
差不多F-statistic=23.45
lz再檢查一下吧，不知道會不會算錯。總之有步驟
多謝樓下提醒，ESS的演算法不太對，所以R2 和adjR2的結果不正確