企业网站建设预算方案,自己开发app要多少钱,最有效的宣传方式,app分发平台一、探索性回归工具简介
“探索性回归”工具会对输入的候选解释变量的所有可能组合进行评估，以便根据用户所指定的指标来查找能够最好地对因变量做出解释的 OLS 模型。
给定一组候选解释变量，找出正确指定的 OLS 模型：
用法：
工具还会生成一个可选表，该表包括所有满足…一、探索性回归工具简介
“探索性回归”工具会对输入的候选解释变量的所有可能组合进行评估，以便根据用户所指定的指标来查找能够最好地对因变量做出解释的 OLS 模型。
给定一组候选解释变量，找出正确指定的 OLS 模型：
用法：
工具还会生成一个可选表，该表包括所有满足最大系数 p 值边界和方差膨胀因子 (VIF) 值条件的模型。解释探索性回归结果中提供了报表元素和表的完整解释。 工具使用的是普通最小二乘法 (OLS) 和空间自相关 (Global Moran’s I)。可选的空间权重矩阵文件用于空间自相关 (Global Moran’s I) 工具，从而对模型残差进行评估；OLS 工具则根本不会使用此文件。 此工具将尝试输入候选解释变量的每一种组合，以寻找正确指定的 OLS 模型。仅当找到一个满足可接受的最小校正 R 平方、最大系数 p 值边界、最大 VIF 值边界和可接受的最小 Jarque Bera p 值阈值条件的模型时，此工具才会对模型残差运行空间自相关 (Global Moran’s I) 工具，以了解偏低/偏高预计值是否会产生聚集。为了在全部模型均为通过所有这些条件的情况下至少提供一些有关残差聚类方面的信息，还会向具有最高校正 R2 值的三个模型和具有最大 Jarque-Bera p 值的三个模型的残差应用空间自相关 (Global Moran’s I) 测试。 特别是当因变量中存在一个强大的空间结构时，您将希望尝试尽可能多的候选空间解释变量。这些空间变量可以是与主干道的距
