#迴歸分析
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#筆記 #統計學 #迴歸分析 【創新研究畫重點】 對迴歸分析第二個假設：直線模式，是不是能放寬呢？ 直線模式在計量經濟學的討論直線模式可能產生問題時，使用拋物線的散布點圖，此時當然配適直線的結果遠不如拋物線的二次方函數還來得好。 我們也很意外，到目前為止，多數的量化分析仍維持直線模式，而非檢測數據是否合宜直線的型態。 那麼，直線模式能不能被打破呢？當然可以。當數據分析進入到「資料探勘」(data mining)時，它著重的問題點就是找出數據之間的關聯規律。 這關聯規律可不是什
#筆記 #統計學 #迴歸分析 問題：你使用迴歸分析的目的是什麼？ 🟢 找變數間關聯 🟢 解讀統計分析結果 這兩者看似相同，其實大大不同 如果是找變數間的關聯，這其中包含 ☑️ 自變數選擇：選擇和應變數最有線性相關，才能讓直線迴歸更具解釋力和代表性。 ☑️ 期望值模型的模型形式選擇：誰說變數之間關聯就是直線，那只是方便簡單的模式展現而已。 但在計量經濟學和部分統計學內容中，將直線模式視為假設，有的使用者甚至當直線是不可打破的設定。 至於多數的研究論文則偏重在迴歸分析的統計分
#筆記 #統計學 #迴歸分析 ✅ 迴歸分析的第五個假設：存在樣本平均數，並且條件期望值為應變數的母體平均數 本身統計分析是基於 1. 樣本平均數 2. 中央極限定理 所發展出的區間估計和假設檢定分析方法，所以從母體分配隨機抽出的樣本，自然可以形成樣本平均數(這是種數學組合)。 不過遇到沒有平均數的母體分配，雖然可以隨機抽出樣本並計算樣本平均數，但這並不能去解釋母體參數用，只是自己玩開心，沒有任何意義。 因此，想要確定樣本的母體分配，就得先做「適合度檢定」。不過統計學的「適合度
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