在统计学中，方差分析和线性回归是不是比统计推断更深一步的数据分析？ 我后天就好考试了TAT觉得还是没有搞透应用统计。才疏学浅啊。博大精深啊。是否可以理解为参数估计和假设…
多元线性回归分析的F值是方差分析计算出来的吗 是用的F统计量，但是不是方差分析 是用的F统计量，但是不是方差分析 对比ols回归的假设就明白啦 异方差因为违反了残差序列同方差的假定 序列自相关违反了残差序列独立不。
线性回归方程的线性回归模型中均值为什么为0。方差的δ表示什么？ 用概率来理解的话来，源随机误差有多个取值bai，这些取值关于零du对称。对于同一个模型zhi，当你的试验次数dao足够多，那么随即误差的每一个取值出现的概率是均等的，所以最终随机误差会相互抵消。举例数学成绩和物理成绩的相关关系，假设数学成绩为90分时，利用回归方程算得应得的物理成绩是87分，但在你的统计过程中，有人考89分也有人考85分，其中误差绝对值相等。由于这两个分数出现的概率应该均等，所以当你统计的学生个数无限多时，这两个分数的频率也渐渐趋同，最终相互抵偿，均值为零。这个值不是数学计算出来的，是理论推理得到的，也可以算是人为规定吧。个人理解希望能帮到您
