回歸是針對什么而言，回歸什么意思

來源：整理時間：2023-07-29 05:35:10 編輯：金融知識手機(jī)版

1，回歸什么意思

詳盡解釋見http://baike.baidu.com/view/359236.html?wtp=tt 回歸科技名詞定義中文名稱：回歸英文名稱：regression;reversion 定義1：一種統(tǒng)計方法，它通過計算變量之間的相關(guān)系數(shù)進(jìn)而估計他們之間的聯(lián)系公式。所屬學(xué)科：地理學(xué)（一級學(xué)科）；數(shù)量地理學(xué)（二級學(xué)科）定義2：經(jīng)固溶熱處理的合金時效硬化后，在稍高于時效(低于固溶熱處理)溫度，進(jìn)行短時間加熱而引起的性能復(fù)原的現(xiàn)象。所屬學(xué)科：機(jī)械工程（一級學(xué)科）；機(jī)械工程(2)_熱處理（二級學(xué)科）；整體熱處理（三級學(xué)科）

回歸什么意思

2，多元回歸分析得出估計回歸方程后如果其中一個系數(shù)應(yīng)該是負(fù)的

可以看看某幾個變量是不是有多重共線性，導(dǎo)致有意義的變量的符號方向相反，可以嘗試加減變量試一下。當(dāng)然還可以通過調(diào)整樣本的大小來調(diào)模型。

方程是針對總體的，回歸系數(shù)檢驗(yàn)是針對每個系數(shù)而言的。多元回歸分析中，可以部分系數(shù)不顯著，但只要有一個自變量系數(shù)顯著，則方差還是可以通過顯著性檢驗(yàn)。

這個問題很常見，多半都是由回歸變量的內(nèi)生性造成的。處理起來有些麻煩，1）盡量的補(bǔ)齊影響應(yīng)變量的變量，把它們作為回歸變量加入方程里面?；蛘?）采用Panel Data 模型，觀察多期的樣本數(shù)據(jù)，這個是現(xiàn)在主流的辦法，改變不好解釋的回歸系數(shù)符號，屢試不爽。不過，這兩種方法都要補(bǔ)充數(shù)據(jù)，都有一定的工作量。

多元回歸分析得出估計回歸方程后如果其中一個系數(shù)應(yīng)該是負(fù)的

3，回歸是什么意思

相關(guān)分析與回歸分析(一),相關(guān)分析:用一個指標(biāo)來表明現(xiàn)象間依存關(guān)系的密切程度.(二),回歸分析:根據(jù)相關(guān)關(guān)系的具體形態(tài),選擇一個合適的數(shù)學(xué)模型,來近似地表達(dá)變量間的平均變化關(guān)系.(回歸:是英國統(tǒng)計學(xué)家道爾頓提出,是由研究人的身高開始的,他發(fā)現(xiàn)父母的身高與子女的身高有一定關(guān)系,父母高的子女反而矮一些,父母矮的子女反而高一些,他稱這種現(xiàn)象為回歸,此后用他的思想來研究問題.)

回歸，指回還，返回；后退，倒退。語出元關(guān)漢卿《裴度還帶》第二折：“認(rèn)不的個來往回歸?！被貧w，指研究一組隨機(jī)變量(Y1 ，Y2 ，…，Yi)和另一組(X1，X2，…，Xk)變量之間關(guān)系的統(tǒng)計分析方法，又稱多重回歸分析。通常Y1，Y2，…，Yi是因變量，X1、X2，…，Xk是自變量。回歸分析是一種數(shù)學(xué)模型。

回歸是什么意思

4，教育心理學(xué)中回歸是什么意思

回歸是指分?jǐn)?shù)向平均數(shù)靠攏的現(xiàn)象。具體來說，是指第一次測量由于偶然性的原因，分?jǐn)?shù)偏高或偏低（發(fā)揮超?；蚴С＃?，第二次測量時，分?jǐn)?shù)向真實(shí)水平“回歸”。

是指正態(tài)分布中，對位于兩端的個體單位進(jìn)行重復(fù)測量得出的數(shù)據(jù)（極端數(shù)據(jù)），有向相反方向---即一般水平回歸的趨勢的一種現(xiàn)象。例如在第一次測試較差的學(xué)生可能在第二次測試時表現(xiàn)好些,而第一次表現(xiàn)好的學(xué)生則可能相反,這種情形稱為統(tǒng)計回歸效應(yīng)。

回歸：使當(dāng)學(xué)生為自己所不能處理的情感壓倒時，所表現(xiàn)出的忽然回到原來發(fā)展水平，從而感到心情舒暢而不受這種情感的干擾。投射：是一個人將內(nèi)在生命中的價值觀與情感好惡影射到外在世界的人、事、物上的心理現(xiàn)象。認(rèn)同：是在思想、情感、態(tài)度和行為上主動接受他人的影響，使自己的態(tài)度和行為與他人相接近。認(rèn)同實(shí)質(zhì)上就是對榜樣的模仿，其出發(fā)點(diǎn)就是試圖與榜樣一致。移植：使把對某人的感情轉(zhuǎn)移到另一個人身上的過程。

5，什么是符號回歸symbolic regression麻煩從數(shù)學(xué)或計算機(jī)科學(xué)或

符號回歸，是相對于“數(shù)值”回歸(Numerical Regression)而言的，即統(tǒng)計中的回歸分析，比如我們熟悉的線性回歸?；貧w分析通常要首先假設(shè)問題所服從的函數(shù)的形式及其參數(shù)，然后根據(jù)數(shù)據(jù)求得最符合的一組參數(shù)，從而最終確定函數(shù)。可以看到，應(yīng)用回歸分析的人員需要對問題領(lǐng)域有比較深入的了解，這樣才能給出一個“合理”的函數(shù)形式。而當(dāng)問題很復(fù)雜或者研究人員對其認(rèn)識程度有限時這往往是難以做到的。這時符號回歸就可以派上用處了。符號回歸是遺傳編程最早的一類應(yīng)用之一。符號回歸的終結(jié)符集合(terminal set)主要由運(yùn)算符（比如+, -, *, /, sin, cos, log等等），隨機(jī)數(shù)和變量（x0, x1, .., xn）組成。這里，演化的程序就是一串終結(jié)符（代表函數(shù)y=f(x0, x1, x2, ..., xn)）。我們希望最終得到的程序，即y=f(x0, x1, ..., xn)，能夠盡量符合給定的數(shù)據(jù)集。注意，與回歸分析不同的是符號回歸完全沒有假定函數(shù)的形式，實(shí)際上，符號回歸（包括遺傳編程，甚至整個計算智能（Computational Intelligence）和演化計算（Evolutionary computing）領(lǐng)域）的目標(biāo)就是全自動地發(fā)現(xiàn)知識、模式和規(guī)律。