常見的回歸七種-文庫吧
2025-06-08 19:08 本頁面
【正文】 建模方法之一，也是應(yīng)該是我們第一個接觸的模型。在模型中，因變量是連續(xù)型的，自變量可以使連續(xù)型或離散型的，回歸線是線性的。線性回歸用最適直線(回歸線)去建立因變量Y和一個或多個自變量X之間的關(guān)系?？梢杂霉絹肀硎荆篩=a+b*X+ea為截距，b為回歸線的斜率，e是誤差項。 簡單線性回歸與多元線性回歸的差別在于：多元線性回歸有多個(1)自變量，而簡單線性回歸只有一個自變量。到現(xiàn)在我們的問題就是：如何找到那條回歸線？ 我們可以通過最小二乘法把這個問題解決。其實最小二乘法就是線性回歸模型的損失函數(shù)，只要把損失函數(shù)做到最小時得出的參數(shù)，才是我們最需要的參數(shù)。我們一般用決定系數(shù)(R方)去評價模型的表現(xiàn)。重點：。、自相關(guān)和異方差對多元線性回歸的影響很大。，其能嚴(yán)重影響回歸線，最終影響預(yù)測值。，我們可以通過前進(jìn)法，后退法和逐步法去選擇最顯著的自變量。邏輯回歸是用來找到事件成功或事件失敗的概率。當(dāng)我們的因變量是二分類（0/1，True/False，Yes/No）時我們應(yīng)該使用邏輯回歸。重點：。，使得其不需要自變量與因變量之間有線性關(guān)系。，我們應(yīng)該確保每個變量是顯著的。應(yīng)該使用逐步回歸方法去估計邏輯回歸。，因為最大似
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