作者keepingJBJ (keep)
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标题[请益] 回归分析参数的定义
时间Mon Dec 11 19:44:56 2006
假设回归模型为 y = a + bx + e
利用最小平方法演算後
a 的估计值为 a^ = Ybar - b^ * Xbar
b 的估计值为 b^ = S(xy)/S(xx)
而现在将回归模型中的x与Y做标准化
xi-xbar Yi-Ybar
即令x* =------------ Y* =------------
S(x) S(y)
可用最小平方法在求得另一组a与b的估计值(a#,b#)
我想问说在经过标准化後 新的估计值所代表的意义为何?
以及跟旧的估计值有什麽差异?(不偏、变异大小等等)
뀊
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◆ From: 125.232.194.197
1F：推 wabicone:(a#,b#)=(0,相关系数) 12/11 23:27
2F：推 wabicone: ^^^ =>可以想像把原点移到(Xbar,Ybar) 12/11 23:33
4F：→ Altair:reason1: centered在数值方法上较精准 12/12 15:38
5F：→ Altair:reason2: centered的系数较容易解释 12/12 15:40