主要解釋變數的符號發生變化嗎,雙對數線性模型中，解釋變數單位的變化，回歸係數的統計性質會變化嗎

1樓：匿名使用者

用sym定義的是符號型別變數，和普通的數值型別相比，主要有以下幾個方面的區別（個人理解的基礎上總結，不一定全面，也不一定正確，僅供參考）：1、完全沒有捨入誤差，可以借助於vpa實現高精度運算；2、可用於公式推導，例如微分、積分、解方

雙對數線性模型中，解釋變數單位的變化，回歸係數的統計性質會變化嗎

2樓：匿名使用者

相關係數和回歸係數的聯絡和區別如下：

1、首先，相關係數與回歸係數的方向，即符號相同。回歸係數與相關係數的正負號都有兩變數離均差積之和的符號業決定，所以同一資料的b與其r的符號相同。回歸係數有單位，形式為（應變數單位/自變數單位）相關係數沒有單位。

相關係數的範圍在-1～+1之間，而回歸係數沒有這種限制

2、在回歸中，應變數即y是隨x的改變而改變，而相關則是xy相互獨立，可以做x與y的相關和y與x的相關是一致的，回歸就不能這樣做。相關表示兩變數間的相互關係，是雙方向的。而回歸則表示y隨x而變化，這種關係是單方向的。

醫學資料中的有些資料用相關表示較適宜，比如兄弟與姐妹間的身長關係、人的身長與前臂長之間的關係等資料。另有些資料用相關和回歸都適宜，此時須視研究需要而定。就一般計算程式來說，是先求出相關係數r並對其進行假設檢驗，如果r顯著並有進行回歸分析之必要，再建立回歸方程。

3、一般來說，相關和回歸的假設檢驗的結果是一致的。

回歸係數是指在回歸方程中表示自變數x 對因變數y 影響大小的引數。回歸係數越大表示x 對y 影響越大，正回歸係數表示y 隨x 增大而增大，負回歸係數表示y 隨x增大而減小。回歸方程序^y=bx+a中之斜率b,稱為回歸係數，表x每變動一單位，平均而言，y將變動b單位。