线性回归系统(LR)的性能指标

1. 线性回归系统(LR)的性能指标

LoadRunner，是一种预测系统行为和性能的负载测试工具。通过以模拟上千万用户实施并发负载及实时性能监测的方式来确认和查找问题，LoadRunner能够对整个架构进行测试。通过使用 LoadRunner，能最大限度地缩短测试时间，优化性能和加速应用系统的发布周期。 LoadRunner是一种适用于各种体系架构的自动负载测试工具，它能预测系统行为并优化系统性能。

2. Weka使用线性回归（LR）预测时如何输出预测值

Explorer->选定具体的算法类型
->勾上Output Prediction
->就能看到在测试集上的效果了

3. 回归分析因变量有多个指标怎么办

回归分析有多个因变量就需要用结构方程模型或者通径分析来解决。
不可能通过回归，

除非你将因变量一个一个的分析，这样的话，中间有很多交互的东西你就没有办法分析了，而且解释的时候很麻烦。

如果你用通径分析或结构方程模型，这些问题都解决了

4. 请股票公式高手解释下SLOPE（线性回归斜率）是什么意思？有什么用，具体是指哪方面？越详细越好，麻烦您了

以最小平方法做线性回归估计这直线方程式
y=a+b*x;
最小平方法求出估计值a,b,代入得估计直线}
复制内容到剪贴板代码:
x:=k棒值;
y:=c;
b1:=∑(x(i)-avr(x,30))*(y(i)-avr(y,30));
b2:=∑(x(i)-avr(x,30))^2;
b:=b1/b2;
a:=avr(y,30)-b*avr(x,30);

SLOPE=(X,N)
表示以n个值的样本行最小平方法估测直线,slope斜率就是前面的b

5. 计量经济学中 线性回归的无偏性 和 多元相关系数 是什么意思

线性回归的无偏性: 英文中简称BLUE, best linear unbiased estimate.

（1）线性，即这个估计量是随机变量。
（2）无偏性，即这个估计量的均值或者期望值E（a）等于真实值a。
（3）具有有效估计值，即这个估计量在所有这样的线性无偏估计量一类中有最小方差。
ps: 其中(2)稍微给你解释下, 就是, 如果有y= a0+a1*x1+u , 那么unbiased代表E(a0)=a0, E(a1)=a1

多元相关系数: 其实你应该找的是"相关系数", 英文Correlation coefficient.
相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。
　　著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标——相关系数。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。
　　依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等

6. SPSS，多元线性回归，每个变量有多个量表（指标）如何操作

你这些因子变量分别由若干个题目（指标）来测量，但spss比较方便的还是处理显变量，你最好是把自变量因变量都用指标的总分或者均分来表示，比如因变量，求个总分，然后就可以只放一个变量进去，自变量一样的处理方式，也分别求A,B,C总分然后放入independent框。不过在这些操作前做好先看看每个因子的克隆巴赫alpha系数或者做个简单的因子分析，以确定每个维度的题目是否都很好地测定了同一个因子结构，太差的题目可以删去不用。
method可以选择enter进入或者step
其他操作方面，统计量里面你需要添加以下R^2这个统计量，也就是测定系数，来考查你的变量多大程度上解释了因变量的变异

7. excel数据分析线性回归中MS,SS,F,DF分别是什么意思

MS是均方，其值等于相应的SS除以DF。
SS是平均偏差平方和，表示数据的总变化。





DF是自由度，它是计算统一测量时具有无限值的变量数。
F是F的值，F是方差分析的统计量，用于检验回归方程是否显著。
在统计学中，回归分析是指确定两个或两个以上变量之间数量关系的统计分析方法。回归分析按涉及的变量数可分为单回归分析和多元回归分析；按因变量数可分为单回归分析和多元回归分析。

扩展资料：
回归分析内容：



1、确定变量：确定预测的具体目标，然后确定因变量。如果预测目标是下一年的销售量，那么销售量y是因变量。通过市场调研和数据获取，找出相关影响因素，即自变量，从中选择主要影响因素。



2、建立预测模型：根据自变量和因变量的历史统计数据进行计算，建立回归分析方程，即回归分析预测模型。



3、相关分析：只有自变量与因变量之间存在一定的关系，回归方程才有意义。因此，作为自变量，因子是否作为因变量与预测对象相关，相关性如何，相关性程度如何容易判断，是回归分析中必须解决的问题。



4、预测误差的计算：回归预测模型能否用于实际预测，取决于回归预测模型的检验和预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，预测误差小，才能作为预测模型。



5、预测值的确定：采用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最终预测值。

8. 怎么判断用线性回归还是非线性回归？

优先选择线性回归，因为线性回归容易处理。也可以选择非线性回归。非线性回归很复杂，而线性回归的方法基本上前人已经完善的差不多了。
处理可线性化处理的非线性回归的基本方法是，通过变量变换，将非线性回归化为线性回归，然后用线性回归方法处理。
假定根据理论或经验，已获得输出变量与输入变量之间的非线性表达式，但表达式的系数是未知的，要根据输入输出的n次观察结果来确定系数的值。

扩展资料：
多数非线性模型中，参数必须限制在有意义的区间内。指的是在迭代过程中对参数的限制。分为线性约束和非线性约束。线性约束中将参数乘以常数 但这个常数不能为其他参数或者自身。非线性约束中至少有一个参数和其他参数相乘或者相除或者进行幂运算。
线性回归模型经常用最小二乘逼近来拟合，但他们也可能用别的方法来拟合，比如用最小化“拟合缺陷”在一些其他规范里（比如最小绝对误差回归），或者在桥回归中最小化最小二乘损失函数的惩罚。
相反，最小二乘逼近可以用来拟合那些非线性的模型。因此，尽管“最小二乘法”和“线性模型”是紧密相连的，但他们是不能划等号的。
参考资料来源：百度百科--线性回归
参考资料来源：百度百科--非线性回归