回归模型标准大全
一元回归有哪些基本假定？
一元回归有哪些基本假定？
一元线性回归模型通常有三条基本的假定：
(1)误差项ε是一个期望值为零的随机变量，即E(ε)＝0。这意味着在式yβ0＋β1＋ε中，由于β0和β1都是常数，所以有E(β0)β0，E(β1)β1。
因此对于一个给定的x值，y的期望值为E(y)β0＋β1x。
(2)对于所有的x值，ε的方差盯σ2都相同。
(3)误差项ε是一个服从正态分布的随机变量，且相互独立。即ε～N(0，σ2)。独立性意味着对于一个特定的x值，它所对应的y值与其他2所对应的y值也不相关。
回归模型r2一般多大？
0.3左右
R方表示拟合程度，越大越好（接近1），0.75说明拟合程度很好了。但是其他的统计量F，p等也不能忽视。一般0.3就能接受了。但是也不是0.1就不行。统计数据就是这样的，你只要能解释的过去，啥样都行。但是,对于宏观数据,要求要高一点.
你可以找一本安德森写的统计书中的描述引文依据.
对于设定的回归模型作回归分析，需要对模型作哪些假定？
是为了使最小二乘估计量满足一致性，无偏性和有效性。所以必须做这些假定。
经典回归模型基本假定是什么？
1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；
2、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；
3、随机误差项彼此不相关；
4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间相互独立；
5、解释变量之间不存在精确的（完全的）线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵；
6、随机误差项服从正态分布。
辅助回归模型怎么建立？
将数据导入进SPSS，不会导入的可以用复制、粘贴的方式哦，然后在菜单栏中选择分析-回归-线性。
将自变量、因变量数据导入到相应位置。选择右侧的统计量，选中参数，选中选项，选中Bootstrap，然后点击下面的确定。
等待片刻，就会出现求解结果，可以看到线性拟合决定因子R方为0.991，表示拟合程度还可以。