R语言 回归

x-y对应叫法

x	y
自变量（independent variable）	因变量（dependent variable）
解释变量（explanatory variable）	被解释变量（explained variable）
原因变量（causal variable）	结果变量（effect variable）

回归分析都是统计学的核心。它其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多个预测变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。通常，回归分析可以用来挑选与响应变量相关的解释变量，可以描述两者的关系，也可以生成一个等式，通过解释变量来预测响应变量。

回归分析的变体

回归类型	用途
简单线性	用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量
多项式	用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量，模型的关系是n阶多项式
多元线性	用两个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量
多变量	用一个或多个解释变量预测多个响应变量
Logistic	用一个或多个解释变量预测一个类别型响应变量
泊松	用一个或多个解释变量预测一个代表频数的响应变量
Cox比例风险	用一个或多个解释变量预测一个事件（死亡、失败或旧病复发）发生的时间
时间序列	对误差项相关的时间序列数据建模
非线性	用一个或多个解释变量预测一个量化的响应变量，不过模型是非线性的
非参数	用一个或多个解释变量预测一个量化的响应变量，模型的形式源自数据形式，不事先设定
稳健