线性回归
(1)线性回归的主要内容:
有兴趣可以玩一下这个游戏:是猜相关系数的,给你一些散点图,猜相关系数,很难猜对,说明看图说明相关性不靠谱!
(2)线性回归怎么做?数学公式
一个简单线性回归的例子:
ols:
拟合优度:
(3) 假设检验
线性回归这位老师用的是statsmodels做的。
这就是用线性回归拟合出来的模型!
使用这个函数可以直接得到模型的一些结果,会得到这些表!
这个是预测的函数:predict(x)。这是这个包的函数!
二、多元线性回归
也可以用向量的方式。
参数是迭代计算的,此处不讲了。
模型的检验
只用与 模型的选择 调整的r方。避免的样本量的影响,预防过拟合!
python中的实现 试用stats model 多个变量用+连一起!
模型的一些值
变量的筛选,除了常规的,就是使用相前,向后还有逐步,还有全子集的方法。
不多介绍,上篇也讲过。
python需要自己写来实现,当然我不会,这里可以用spss去实现
这是python代码
跳过。。。
回归的假设。
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