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2012-7-8 12:09:01
zhenxinyongyuan 发表于 2009-12-7 20:31
n-k-1 k 为解释变量个数 一元回归自然是1 n-2
那后面减一是什么意思?
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2012-7-20 15:55:28
学习了..
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2012-9-21 17:49:58
如果是多元统计的时候使用到N个参数,自由度是不是应该是N-N个了?
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2012-9-24 19:27:57
不自由参数个数取决于模型中需要估计系数的个数,一元回归方程有两个待估参数,所以残差平方和自由度为n-2,多元回归方程有k+1个待估参数,所以残差平方和自由度为n-k-1,好像有点懂了
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2012-12-16 01:49:47
当时听老师讲的时候就不是太明白,今天突然上金融建模的时候,同学又问到我,搞到最后n-2不知道怎么推了。谢谢大牛
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2012-12-26 12:02:49
欧阳静茹 发表于 2010-3-25 18:12
6# assemble

自由度就是指独立的变量的个数,df = n - k
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2013-1-5 17:52:42
看了上面的回帖,感觉n-2的2解释是这样的:方程有两个参数β0和β1,相当于2个限制条件,或者说需要2组数据才能求出这两个数
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2013-9-10 21:31:07
晨晨最棒 发表于 2009-12-7 20:59
一阶回归模型里面只有一个变量
残差时要减去平均数,而平均数用已有数据可以求得
因此-2
k是解释变量的个数,y也是变量,只不过是被解释变量。
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2013-10-25 19:38:01
学习领教了,本来一直没搞清楚
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2013-11-3 00:03:23
围观大神回答。
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2013-11-3 07:57:28
wenkeden 发表于 2012-9-21 17:49
如果是多元统计的时候使用到N个参数,自由度是不是应该是N-N个了?
这种情况是不可能发生的。
在多元线性回归的情况下,其中一个假设就是样本容量N大于待估参数个数(即自变量的个数加上一个截距项)。这样的话,自由度一定是大于零的。
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2014-5-22 13:39:06
欧阳静茹 发表于 2010-3-25 18:12
6# assemble

自由度就是指独立的变量的个数,df = n - k
这算是我见过的最好的解释了
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2014-5-22 13:41:24
欧阳静茹 发表于 2010-3-25 18:12
6# assemble

自由度就是指独立的变量的个数,df = n - k
想请你进一步解释下,计算回归平方和时又受到那些条件约束啊,为什么是1!
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2014-5-22 14:20:58
欧阳静茹 发表于 2010-3-25 18:12
6# assemble

自由度就是指独立的变量的个数,df = n - k
说的太好了
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2014-7-4 03:11:47
zhaowenxingge 发表于 2010-10-18 00:51
自由度顾名思义就是自由的程度,比方说,方差的无偏估计除的是(n-1),因为方差表示离散程度,在表示离散程 ...
this is good demonstration for understanding.
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2014-9-13 11:04:31
7楼的说的很到位,谢谢咯!
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2015-3-22 11:47:30
dhwang 发表于 2012-1-10 12:27
模型中有两个系数需要估计。在利用OLS进行参数估计时,由一阶条件推出了两个关于残差的限制方程,即残差均值 ...
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2015-6-28 10:55:29
残差平方和明白了,那总回归平方和是因为有均值de限制,所以自由度是n-1吗
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2015-7-16 18:57:34
欧阳静茹 发表于 2010-3-25 18:12
6# assemble

自由度就是指独立的变量的个数,df = n - k
谢谢你的讲解,不过我看了你的讲解以后又看了一下前面的,前面的评论讲说自由度是n-k-1,k是解释变量的个数,1是平均值;而您讲的是n-估计参数的个数,请问这两种哪个正确???可能不吝赐教说明一下呢?
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2015-7-16 18:59:47
泥巴1299 发表于 2010-4-14 21:00
七楼回答的很好。。可惜一二楼没说清楚为什么减了K还要减去1????
同问呀,为什么1、2楼说的是n-解释变量个数-1??这跟7楼讲的不一样啊?
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2015-7-16 19:01:09
1102670151@qq.c 发表于 2010-4-19 20:38
因为自由度=n-k-1
, k为变量个数。对于一元线性回归其自变量为1,故自由度为n-2
为什么自由度=n-解释变量个数-1呢???为什么不是直接n-解释变量个数呢?
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2015-11-18 07:59:40
感觉到目前为止,没有人回答到点子上。
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2015-12-20 15:43:06
因为总体sigma2(西格玛平方)未知,我们用uhat(miu一帽)的波动-即uhat的方差-来估计它。 由于简单回归的两个一阶条件(残差均值为零,残差与自变量协方差为零),则我们所得的残差受到两个限制条件,其结果是,我们得到N-2个残差之后,剩余的两个残差可以由两个一阶条件求得,因此它们就不是随机的,即N个残差之中只有N-2个是非随机的。 所以在计算残差的方差时,要除以N-2,而不是N,我理解的方差是衡量平均波动的指标。
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2015-12-20 15:49:25
至于限制条件的数目,是由线性回归的一阶条件决定的,再进一步,是由待估参数的数目决定的,简单回归(带截距项)的待估参数beta0,beta1,因此有两个一阶条件,同理,有k个自变量加一个截距项的回归,待估参数有K+1个,sigma2估计量的自由度为N-k-1,其中N为观测数。
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2016-1-16 18:14:42
那为什么回归平方和的自由度为1?  
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2016-2-16 11:24:34
欧阳静茹 发表于 2010-3-25 18:12
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自由度就是指独立的变量的个数,df = n - k
原来统计学和理科结合得这么紧密,赞一个
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2016-2-16 11:39:39
意——忆 发表于 2012-7-8 12:09
那后面减一是什么意思?
我猜测是截距变量。。。
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2016-5-14 09:04:22
解释的真好
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2016-11-9 12:10:15
dhwang 发表于 2012-1-10 12:27
模型中有两个系数需要估计。在利用OLS进行参数估计时,由一阶条件推出了两个关于残差的限制方程,即残差均值 ...
看了这个解释才明白,上面几位说的所谓两个约束总是像在隔靴搔痒
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2017-5-10 22:29:05
以前统计老师好像说过两点已确定直线什么的 我到现在也没能理解为什么能这么解释
内心直接理解成SS总的自由度有n-1个这个可以理解 n-1个数里面又有一个已知的就是SS回对应的回归直线上面的点占一个……也不知道对不对
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