请选择 进入手机版 | 继续访问电脑版

回归分析

2012-8-30 15:28| 发布者: 南方| 查看: 8062| 评论: 0

摘要: 现实数据常常不能完全符合上述假定。因此,统计学家发展出许多的回归模型来解决线性回归模型假定过强的约束。

主要的假定:

  • 方差齐性
  • 线性关系
  • 效应累加
  • 变量无测量误差
  • 变量服从多元正态分布
  • 观察独立
  • 模型完整(没有包含不该进入的变量、也没有漏掉应该进入的变量)
  • 误差项独立且服从(0,1)正态分布。

现实数据常常不能完全符合上述假定。因此,统计学家发展出许多的回归模型来解决线性回归模型假定过强的约束。

软件

主要功能

版本

平台

地址

Relogit 

高斯宏,多项logit分析

 

 

 

Click&learn regression

回归分析学习程序

 

 

 

Clogist 

Sandwich估值下的条件Logistic回归分析

 

 dos

 

Coxreg 

泊松回归分析

 

 dos

biometry

Eqfit 

经验数据与各种回归方程的拟合分析

 2.5

win3.x

网址

Equation Grapher

 

 

 

 

Firm

基于形式逻辑推理的迭代模型

 

 

 

FSA

可行解回归,处理游离值

 

 

 

Interleap 

 

 

 

网址

Locfit

局域回归

 

 

 

MAREG 

边际回归分析

 0.9c

win3.x

 

Logdiscr

 

 

 

 

Logistic

条件logistiv回归分析

 

 

 

Ltprsur

 

 

 

 

Mars

多元适应性回归分析

最新评论

主办:学术研究杂志社 
地址:广州市天河区天河北路618号广东社会科学中心B座7楼学术研究杂志社 
邮编:510635 电邮:southacademic@126.com

© 学术研究杂志社 版权所有,未经授权禁止复制或建立镜像

回顶部