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小弟在这边有两个关於回归模型检定的观念不晓得是否正确? 1.简单的回归模型检定用F检定是否该接受该回归式, 可是现在我的回归式非简单的线性回归, 他是结合了Tree的线性回归, 比较单纯的说就是该回归式在横轴x的值不同的情况下有不同的回归式, 也就是该回归式是曲折的直线 ( 因为x在不同的情况下有不同的回归式,例如x<-337的回归式是-0.5+2x, 但x>-337的回归式是2+0.7x ) 详细的内容:http://research.microsoft.com/~dmax/publications/dmart-final.pdf 现在我的问题来了,因为F检定里面要计算SSR跟SST, 会用到y bar,那y bar的计算是要全部的y作平均呢? 还是要把y bar分段平均?在x<-337会有一个y1 bar,而在x>-337会有一个y2 bar? 然後才去做F检定? 2.第二个问题是这样:如果我有三个变数A, B, C 他们之间有这样的关系:C=A+B 那我该只用回归直接预测C呢? 还是先用回归预测A与B,然後用预测出来的A跟B去加总得到C? 那一种方式才不会犯统计上的错误让误差越来越大? --



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