《数学建模:基于R》——2.1 回归分析

本文主要介绍了回归分析的基础概念,包括线性回归模型的建立、回归诊断的方法,如误差项的特性验证、模型适用性评估、异常值检测及多重共线性的判断等。
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2.1 回归分析

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2.1.1 线性回归模型

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2.1.2 回归诊断

所谓回归诊断的问题,其主要内容有以下几个方面:

(1) 关于误差项是否满足独立性、等方差性(也称为方差齐性)和正态性;
(2) 选择的线性模型是否合适;
(3) 是否存在异常样本点;
(4) 自变量之间是否存在高度相关, 即是否有多重共线性现象.

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2.1.3 逐步回归

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