预测之回归分析

原创 已于 2023-03-03 15:02:00 修改 · 189 阅读 · 0 ·
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#回归 #逻辑回归

于 2023-03-03 15:00:14 首次发布
文章探讨了评估回归模型性能的几种关键方法，包括绝对误差、相对误差、平均绝对误差、均方根误差及相对平方根误差。这些指标在统计分析中用于衡量预测值与实际值的偏离程度，尤其在多元回归分析中显得尤为重要。

回归的模型效果评估方法：绝对误差，相对误差，平均绝对误差，均方根误差，相对平方根你误差等指标。

多元回归分析属于统计分析方法。

[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
杨秀璋的专栏
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前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。
数学建模之回归分析
weixin_45876289的博客
04-24 2370
利用检验统计量R,F,p的值判断模型是否可用，本例R的绝对值为0.9106，表明线性相关性强，F=67.9028>F（3,20）=3.10000，p=0.0000，显然满足p
主成分回归之后预测_回归分析之主成分回归
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12-24 4714
主成分回归就是把去除常数项的设计矩阵做了一个正交变换，也就是说新的自变量就是原来自变量的线性组合。是对普通最小二乘法估计的一种改进，其参数估计是有偏估计。主成分分析是用降维的思想，在实际操作中，正交旋转变换往往会使得在损失的信息很少的情况下，自变量的个数大大减少，较少的自变量往往是我们需要的，因此它的作用也就不言而喻。上一节我们重点放在了它在检验多重共线性上的应用。这里我们从纯理论的角度出发重新来...
SPSS之回归分析
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在统计学中，回归分析指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
预测回归_回归分析预测技术简介
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回归分析的基本概念是用一群变量预测另一个变量的方法。通俗点来讲，就是根据几件事情的相关程度来预测另一件事情发生的概率。回归分析的目的是找到一个联系输入变量和输出变量的最优模型。回归方法有许多种，可通过 3 种方法进行分类：自变量的个数、因变量的类型和回归线的形状。1）依据相关关系中自变量的个数不同进行分类，回归方法可分为一元回归分析法和多元回归分析法。在一元回归分析法中，自变量只有一个，而在多元回...
数学建模预测模型——回归分析预测
everything is possible，anything is OK.
08-24 9975
作为预测模型的大块头，回归分析预测绝对是比较常用的预测模型的一种，下面是对该模型的学习，欢迎大家指正😊。
数据分析之回归分析
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07-03 2万+
回归分析1、概述2、分类3、线性回归3.1 单变量线性回归3.2 多变量线性回归3.3 线性回归分析的步骤：3、评价回归算法的指标 1、概述 \quad \quad 回归分析（Regression）是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，它主要研究一个随机变量 Y 对另一个变量（X）或一组（X1，X2，…，Xk）变量的相依关系。 2、分类 按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析； 按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析； 按照自变量和因变量之间的关系
回归分析预测法例题_用EXCEL实现回归分析，进行数据预测
weixin_36305686的博客
01-11 6181
之前跟大家一起分享了如何用EXCEL进行回归分析，现在跟大家一起来学习一下如何用EXCEL做时间序列分析。在百科里，时间序列分析分析的解释是这样的：时间序列（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时...
回归分析预测技术介绍
CyAurora的博客
08-18 6782
回归分析的基本概念是用一群变量预测另一个变量的方法。通俗点来讲，就是根据几件事情的相关程度来预测另一件事情发生的概率。回归分析的目的是找到一个联系输入变量和输出变量的最优模型。回归方法有许多种，可通过 3 种方法进行分类：自变量的个数、因变量的类型和回归线的形状。依据相关关系中自变量的个数不同进行分类，回归方法可分为一元回归分析法和多元回归分析法。在一元回归分析法中，自变量只有一个，而在多元回归分析法中，自变量有两个以上。按照因变量的类型，回归方法可分为线性回归分析法和非线性回归分析法。
分类与预测——回归分析
W_chuanqi的博客
10-24 2071
逻辑斯蒂（logistic function）函数形似s，是Sigmoid函数的典型代表，它将z值转化为一个接近0或1的y 值，并且其输出值在z=0附近变化很陡。是x在第i个属性上的取值，线性回归（linear regression）试图学得一个通过属性值的线性组合来进行预测的函数∶。理论上，联系函数g（·）可以是任意函数，比如当g（·）被指定为指数函数时，得到的回归模型称为对数线性回归。的作用下，记y取1的概率为p=P（y=1|X），y取0的概率是1-p，取1和取0的概率之比为。z$转换为0/1值。
市场调查与预测之回归分析预测.rar
09-06
在标题“市场调查与预测之回归分析预测”中，我们可以理解这是关于如何运用回归分析技术来预测市场趋势和消费者行为的教程或资料。 回归分析的基本思想是通过建立一个数学模型，这个模型描述了因变量（我们想要预测...
市场调查与预测之回归分析预测.ppt
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