多元线性回归模型的有偏估计

最新推荐文章于 2024-02-29 13:50:21 发布
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#多元线性回归

武汉理工大学理学院的课程涵盖了从设计矩阵的复共线性与岭回归，到自变量的重新组合与主成分回归，再到增广相关阵的特征根回归与均匀压缩估计等高级统计技术，最后深入探讨了有偏估计的极小意义与几何意义，为学生提供了全面而深入的统计分析与建模技巧。

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武汉理工大学理学院老师的课件

第一节 设计矩阵列复共线与岭回归 

第二节 自变量重新组合与主成分回归

第三节 增广相关阵的特征根回归

第四节 均匀压缩估计

第五节 有偏估计的极值意义与几何意义 


帮助很大。

原链接

多元线性回归模型详解：从理论到实践
liaozp88的博客
11-23 5688
多元线性回归（Multiple Linear Regression, MLR）是一种统计方法，用于研究多个自变量对一个因变量的线性关系。其目标是通过拟合线性方程，解释因变量的变化并进行预测。多元线性回归是一种经典且实用的回归分析方法，可帮助我们理解自变量与因变量的关系，并对未来进行预测。通过优化模型和解释结果，我们可以在数据分析和实际业务场景中获得重要洞察。学习正则化方法（岭回归、Lasso 回归）应对共线性问题。探索非线性模型（如决策树回归、随机森林）以处理更复杂的关系。
多元线性回归模型
小高~的博客
11-28 3万+
本文主要介绍多元线性回归模型的概念及引入，模型构建的基本假定，如何去估计参数，随后介绍模型的检验及注意事项，最后介绍利用模型如何预测。
机器学习（5）——回归算法：有偏估计回归方法（ridge regression & Lasso Regressio）
mmr的博客
12-13 1579
啊啊
如何对多元线性回归模型调参？
weixin_40551464的博客
01-12 1394
在实践中，多元线性回归的调参更多地依赖于对数据的理解和前期处理，而不像一些复杂的机器学习模型那样有大量可调的超参数。通过仔细的数据预处理、特征选择和适当的正则化，可以显著提升多元线性回归模型的性能。多元线性回归模型通常不像复杂的机器学习模型那样拥有许多可调节的超参数。
数学建模【多元线性回归模型】
W_O_Z的博客
02-29 6269
回归分析是数据分析中最基础也是最重要的分析工具，绝大多数的数据分析问题，都可以使用回归的思想来解决。回归分析的任务就是，通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，尝试去解释Y的形成机制，进而达到通过X去预测Y的目的。常见的回归分析有五类：线性回归、0-1回归、定序回归、计数回归和生存回归，其划分的依据是因变量Y的类型。本篇主要讲解多元线性回归以及lasso回归。回归分析的目的识别重要变量判断相关性的方向要估计权重(回归系数)回归分析分类类型模型Y的特点例子线性回归。
多元线性回归分析.zip_回归分析_多元回归_多元回归分析_多元线性_多元线性回归分析
07-15
在MATLAB中，我们可以使用`fitlm`函数来创建一个多元线性回归模型。例如，如果数据存储在矩阵`data`中，因变量在第一列，自变量在后续列，我们可以这样构建模型： ```matlab model = fitlm(data(:,2:end), data(:,1...
多元回归模型-目录：多元线性回归模型的参数估计 、多元线性回归模型检验、多元线性回归模型预测、实例
最新发布
09-24
多元线性回归模型是一种统计技术，用于研究一个因变量与两个或两个以上解释变量之间的关系。...通过对不同领域数据的分析，多元线性回归模型能够帮助研究者和决策者理解变量之间的相互作用，并进行有效的预测和控制。
多元线性回归代码_Matlab多元线性回归_多元线性回归_
10-04
多元线性回归是一种统计分析方法，用于研究两个或多个自变量与一个因变量之间的关系。在Matlab中实现多元线性回归，可以帮助我们理解和预测数据的复杂趋势。本压缩包提供的代码将帮助我们深入理解这一过程。 首先，...
多元线性回归的参数估计方法
02-18
多元线性回归模型是统计学和数据分析中一种重要的线性模型，用于估计多个自变量与因变量之间的线性关系。最小二乘法是一种常用的参数估计方法，它基于高斯—马尔可夫定理，能够提供最优线性无偏估计量（BLUE）。本文...
数学建模常用模型（五）：多元回归模型
weixin_46877907的博客
07-07 7275
由于客观事物内部规律的复杂性及人们认识程度的限制，无法分析实际对象内在的因果关系，建立合乎机理规律的数学模型。所以在遇到有些无法用机理分析建立数学模型的时候，通常采取搜集大量数据的办法，基于对数据的统计分析去建立模型，其中用途最为广泛的一类随即模型就是统计回归模型。
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课题分离
08-21 2万+
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02-06 8195
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R中的线性回归函数比较简单，就是lm()，比较复杂的是对线性模型的诊断和调整。这里结合Statistical Learning和杜克大学的Data Analysis and Statistical Inference的章节以及《R语言实战》的OLS(Ordinary Least Square)回归模型章节来总结一下，诊断多元线性回归模型的操作分析步骤。 1、选择预测变量 因变量比较...
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04-15 1163
其他参考资料： https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40752830/article/details/82791311马同学的高等数学 https://www.matongxue.com/ 笔记：
python 回归去掉共线性_原理+代码 | Python实战多元线性回归模型
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11-27 1076
本文含3605字，19图表截屏5 ~8分钟即可拿下本文源数据和包含详细注释的源代码在后台回复 ' 多元预测' 即可获取前言「多元线性回归模型」非常常见，是大多数人入门机器学习的第一个案例，尽管如此，里面还是有许多值得学习和注意的地方。其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型，所以本文会「将原理知识穿插于代码段中」，争取以不一样的视角来叙述和讲解「如何更好的构建和优化多元...
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栖客
11-13 4万+
转载自：http://datakung.com/?p=50 最近再做一些多元回归分析方面的分析，但对于得出的回归模型的好坏不知道如何才判断，于是查找了一下相关的教材书籍，找到了张文彤老师写的《SPSS统计分析高级教程》这本书，里面对于回归模型的优劣评价给出来了几点看法，我在此做了摘录分享一下。 当供建立回归模型的自变量有p 个时，仅考虑各因素的主效应，可以建立2^P 个模型(包括仅
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