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标题: 【数模学习第59天】 [打印本页]

作者: 春秋两不沾 时间: 2016-8-4 17:32
标题: 【数模学习第59天】
请同学们观看完学习视频之后
以 “姓名+QQ+日期+学习心得”格式将自己的学习心得回复在这个帖子里（不少于50字）
奋斗100天国奖证书抱回家！

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作者: lvmeijuan 时间: 2016-8-4 18:39
吕美娟+992051862+2016.08.04+
1、回归分析需要F检验和t检验。
2、显著性检验包括对各回归系数的显著性检验（用t检验）和对整个回归方程的显著性检验（在方差分析基础上采用F检验）。
3、总平方和（SST）=回归平方和（SSR）+残差平方和（SSE）
4、F检验的步骤。
5、回归模型的应用：单值预测法。

作者: lvmeijuan 时间: 2016-8-4 18:49
吕美娟+992051862+2016.08.04+
1、回归分析需要F检验和t检验。
2、显著性检验包括对各回归系数的显著性检验（用t检验）和对整个回归方程的显著性检验（在方差分析的基础上采用F检验）。
3、总平方和（SST）=回归平方和（SSR）+残差平方和（SSE）.
4、F检验的步骤。
5、回归模型的应用：单值预测法。

作者: bukeshuo 时间: 2016-8-4 20:17
1046169873田昊F检验t检验最小平方法

作者: bukeshuo 时间: 2016-8-4 20:19
1046169873田昊F检验t检验最小平方法

作者: 陈大脑 时间: 2016-8-4 21:19
陈齐等+568116071+8.4+心得：介绍F检验和t检验，F检验是对整个回归方程的检验，t检验对回归系数的检验，SST=SSR+SSE，各个平方和的意义。样本决定系数，相关系数，

作者: 只要套路深 时间: 2016-8-4 21:29
郑晓毓 925187797 8.4：总体方差和总体方差的估计
显著性检验包括：对各回归系数的显著性检验（t）、对整个回归方程的显著性检验(F)
对于多元线性回归模型，t检验与F检验的结果可能相同也可能不相同，即会出现各个回归系数能通过检验而整个回归方程却不一定能够通过检验，或者相反的情形。
总平方和=回归平方和+残差平方和
总平方和反映因变量的n个观察值与其均值的总离差
回归平方和反映自变量x的变化对因变量y取值变化的影响
残差平方和反映除x以外的其他因素对y取值的影响
样本决定系数r2越接近1，回归越好

作者: hustlzp 时间: 2016-8-4 21:45
942847540

作者: 刘佳新 时间: 2016-8-4 21:48
刘佳新+2396141593+今天将F检验和t检验

作者: dalian123 时间: 2016-8-4 23:24
王威 316792549 老师讲了总体方差的估计和显著性检验（F检验和t检验）。

作者: 万恶 时间: 2016-8-4 23:29
先签到，后补上

作者: 汪汝菲 时间: 2016-8-5 00:12
汪汝菲+945738517+8.4+心得:介绍F检验和t检验，F检验是对整个回归方程的检验，t检验对回归系数的检验

作者: T.Y.zhAo 时间: 2016-8-5 12:48
zty+646601698+20160805+学习心得：老师介绍了F检验和t检验对回归方程的分析

作者: 青木如夏 时间: 2016-8-5 13:45
韦金伶 767929492 8月5日学习心得：今天的内容是F检验与T检验，总体方差与总体方差的估计，总平方和（SST）=回归平方和（SSR）+残差平方和（SSE）。

作者: Mestro 时间: 2016-8-5 14:34
谢碧恒+354064977+8.5 今天讲了F检验，是显著性检验不可缺少的一环，均值检验就足够了。建立方程之后不能马上进行预测，必须要进行检验。

作者: 曾经123456 时间: 2016-8-5 17:05
张惠钧+934108254+8.4+心得：介绍F检验和t检验，F检验是对整个回归方程的检验，t检验对回归系数的检验，SST=SSR+SSE，各个平方和的意义。样本决定系数，相关系数，

作者: methane 时间: 2016-8-5 17:36
晓涛+8.5+854859597 总体方差的估计和显著性检验。即一元线性回归的检验，F，t检验。回归分析还可以进行单值预测

作者: jm16l 时间: 2016-8-5 18:16
本帖最后由 jm16l 于 2016-8-10 18:40 编辑

张璐+1445146855+8月4日+经典赛题分析模拟（第六波）：第五十九天，今天接着讲2006B艾滋病疗法的评价及疗效的预测问题。首先是对回归分析的检验，包括F检验和t检验，其中总平方和（SST）=回归平方和（SSR）+残差平方和（SSE）；然后，开始介绍回归模型的应用，单值预测法。
厚积薄发，努力吧。

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