STATA软件回归分析中 请解释一下ss df ms coef t F 等等这些是什么意思 ，哪个是表明相关性的系数的
2019 年，心理学领域有哪些论文对你特别有启发？ 做科研肯定需要读论文。论文作为科研进展的记录，承载了科研工作者的突破。那么，这一年里，有什么心理学…
sas单位根检验中发现不平稳后，如何进行差分后再进行单位根检验 多变量问题，不要求每个变量一定是同阶单整的，只要回归方程残差序列是平稳的，没有单位根，就可以认为方程的回归是有效的.这样的话，如果你的变量
多元统计分析的简介 multivariate statistical analysis研究客观事物中多个变量（或多个因素）之间相互依赖的统计规律性。它的重要基础之一是多元正态分析。。
方差分析中的MS，SS，F，DF分别是什么意思 SS是离均差平方和，也就是变量中每个数据点与变量均值差的平方和DF是自由度MS是均方，其值等于对应的SS除以DFF就是F统计量，是方差分析中用于假设检验的统计量，其值等于处理的MS除以误差的MS。
sas中如何做出残差图 给你个示例程序：odshtml；ods graphics on；proc mixed；class Family Gender；model Height=Gender/residual；random Family Family*Gender；run；ods graphics off；odshtml close；这是使用ODS输出系统，直接将以身高为自变量，性别为因变量，进行mixed效应分析所得残差图输出为html格式。以下是另外用回归方法作的残差图：数据：data Class；input Name$Height Weight Age@；datalines；Alfred 69.0 112.5 14 Alice 56.5 84.0 13 Barbara 65.3 98.0 13Carol 62.8 102.5 14 Henry 63.5 102.5 14 James 57.3 83.0 12Jane 59.8 84.5 12 Janet 62.5 112.5 15 Jeffrey 62.5 84.0 13John 59.0 99.5 12 Joyce 51.3 50.5 11 Judy 64.3 90.0 14Louise 56.3 77.0 12 Mary 66.5 112.0 15 Philip 72.0 150.0 16Robert 64.8 128.0 12 Ronald 67.0 133.0 15 Thomas 57.5 85.0 11William 66.5 112.0 15程序：odshtml；ods graphics on；proc reg data=Class；model Weight=Height；run；quit；ods graphics off；odshtml close；图见插入图：
什么是预测残差值.。。。sas程序里看到的，求高手解释 残差对应的英文应该是 residual 吧，举一个简单的 multivariate regression model 的例子Y=Xβ+ε，这里 X 是一个 矩阵，β是要估计的参数，是一个向量，ε 就是 random error。如果你用 最小二乘法估计，那么你得到了Y的预测值，即 Y_hat(就是Y 上一个hat，我现在打不出来），这样 预测残差值就是 ε_hat=Y-Y_hat，就是实际观测值和预测值的差。
在回归分析的残差的独立性分析中，DW检验观测值的直观判断标准有哪些 一、图示法 图示法是一种很直观的检验方法，它是通过对残差散点图的分析来判断随机误差项的序列相关性。把给定的回归模型直接用普通最小二乘法估计参数，求出残差项，并把作为随机误差项的估计值，画出的散点图。由于把残差项作为随机误差项的估计值，随机误差项的性质也应能在残差中反映出来。（一）按时间顺序绘制残差图 如果残差，随着时间的变化而呈现有规律的变动，则存在相关性，进而可以推断随机误差项之间存在序列相关性。如果随着时间的变化，并不频繁地改变符号，而是取几个正值后又连续地取几个负值（或者，与之相反，几个连续的负值后面紧跟着几个正值），则表明随机误差项存在正的序列相关，（见图6-1）；如果随着时间的变化，不断地改变符号（见图6-2），那么随机误差项之间存在负的序列相关。图6-2 负序列相关（二）绘制，的散点图 计算和，以为纵轴，为横轴，绘制（，），的散点图。如果大部分点落在第Ⅰ，Ⅲ象限，表明随机误差项存在正的序列相关（见图6-3）；如果大部分点落在第Ⅱ，Ⅳ象限，表明随机误差项存在负的序列相关（见图6-4）。图6-3 正序列相关 图6-4 负序列相关二、杜宾—瓦特森（D-W）检验 1、适用条件杜宾—瓦特森检验，简称D—W检验。
SAS能做自相关性检验吗，程序是什么，自相关性检验在做回归分析之前还是之后？ 自相关性检验在时间序列数据中是非常重要的，需要判别当期数据和前期数据的关联程度和结构。yugao1986给出的只是一阶自相关DW检验，对于滞后期大于2的不适用，你可以作自相关图和偏自相关图来检验。程序如下：proc timeseries data=Xplots=all；run；在回归之前，需要用自相关图检验因变量的自相关性。为的是选用合适的arima模型。在回归之后，需要用ljung-box检验残差的自相关性，为的是验证模型拟合的效果。拟合好的模型不会有自相关。
sas中怎么检测残差正态分布nqq 您好，我看到您的问题很久没有人来回答，但是问题过期无人回答会被扣分的并且你的悬赏分也会被没收！所以我给你提几条建议：一，你可以选择在正确的分类下去提问，这样知道你问题答案的人才会多一些，回答的人也会多些。二，您可以到与您问题相关专业网站论坛里去看看，那里聚集了许多专业人才，一定可以为你解决问题的。三，你可以向你的网上好友问友打听，他们会更加真诚热心为你寻找答案的，甚至可以到相关网站直接搜索.四，网上很多专业论坛以及知识平台，上面也有很多资料，我遇到专业性的问题总是上论坛求解决办法的。五，将你的问题问的细一些，清楚一些！让人更加容易看懂明白是什么意思。谢谢采纳我的建议。
