应用方差分析的前提条件 1、方差分析的应用前提条件为： ①各样本须是相互独立的随机样本；②各样本来自正态分布总体；③各 总体方差 相等，即方差齐。2、方差分析的用途： ①两个或多个样本均数间。
几种相关系数的含义 简单相关系数：又叫相关系数或线性相关系数。它一般用字母r 表示。它是用来度量定量变量间的线性相关关系。复相关系数：又叫多重相关系数复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如，某种商品的需求量与其价格水平来、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。偏相关系数：又叫部分相关系数：部分相关系数反映校正其它变量后某一变量与另一变量的相关关系，校正的意思可以理解为假定其它变量都取值为均数。偏相关系数的假设检验等同于偏回归系数的t检验。复相关系数的假设检验等同于回归方程的方差分析。典型相关系数：是先对原来各组源变量进行主成分分析，得到新zhidao的线性无关的综合指标．再用两组之间的综合指标的直线相关系敷来研究原两组变量间相关关系可决系数是相关系数的平方。意义：可决系数越大，自变量对因变量的解释程度越高，自变量引起的变动占总变动的百分比高。观察点在回归直线附近越密集。
spss多元方差分析的操作方法和结果分析，？多元方差分析就是有多个因变量的分析，但是这几个因变量并不是没有关系的，他们应该属于同一种质的不同的形式，比如一个问卷的几。
问计量经济学名词的解释和一些简答题 1.无偏性 参数估计量的期望值与参数真值是相等的，这种性质称为无偏性，具有无偏性的估计量称为无偏估计量.2.有效性 无偏性表示估计值是在真值周围波动的一个数值，即无偏性表示估计值与真值间平均差异为0，近似可以用估计值作为真值的一个代表.同一个参数可以有许多无偏估计量，但不同估计量的期望方差不同，也就是估计量在真值周围的波动大小不同.估计量的期望方差越大说明用其估计值代表相应真值的有效性越差；否则越好，越有效.不同的估计量具有不同的方差，方差最小说明最有效.3.异方差性 是相对于同方差而言的.所谓同方差，是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差.如果这一假定不满足，即：随机误差项具有不同的方差，则称线性回归模型存在异方差性.1.回归分析是一个变量（被解释变量）对于一个或多个其他变量（解释变量）的依存关系，目的在于根据解释变量的数值估计预测被解释变量的总体均值.相关分析研究变量相关程度，用相关系数表示.相关分析不关注变量的因果关系，变量都是随机变量.回归分析关注变量因果关系.被解释变量是随机变量，解释变量是非随机变量.2.DW检验适用于。
