回归模型及回归方程

最新推荐文章于 2024-05-27 23:40:33 发布
转载 最新推荐文章于 2024-05-27 23:40:33 发布 · 8.3k 阅读 · 9 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://my.oschina.net/u/1785519/blog/1488536
文章标签：

#数据结构与算法 #python

本文介绍了回归分析的主要问题，重点讲解了一元线性回归模型。内容包括自变量与因变量的关系，回归模型的理论基础，如误差项的性质、独立性、正态分布和方差等假定。此外，还阐述了回归方程的概念，其中斜率表示x每变动一个单位时y的平均变动值，截距是x=0时y的期望值。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> hot3.png

  • 回归分析主要解决的问题
a、从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式
b、关系式的可信度进行检验，并找出哪些变量的影响是显著，哪些是不显著的
c、利用所求的关系式，根据一个或几个变量的取值来估计或预测另一个特定变量的取值，并给出这种估计或预测的可靠程度

  • 回归模型
  • 自变量与因变量
被预测或被解释的变量，称为因变量，用y表示；
用来预测或解释因变量的一个或者多个变量称为自变量，用x表示；

  • 一元回归、一元线性回归
一元回归：一个自变量
一元线性回归：线性关系

  • 回归模型
描述因变量 y 如何依赖与自变量 x 和 误差项  26000906_mJNg.png  的方程称为回归模型
26000906_Po3M.png
 

26000906_o8c7.png +   26000906_9F1q.png 反应了由于X的变化而引起的Y的线性变化，  26000907_3YND.png，26000907_T0T1.png称为模型的参数

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
[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
07-03 5万+
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。
什么是回归模型，什么是自回归模型？
最新发布
m0_37982378的博客
06-25 730
一文了解 什么是回归模型，什么是自回归模型？
回归问题经典算法 | 线性回归 ：解析解法（公式推导）
ToBeCeratinToBeTall的博客
02-18 4562
线性回归公式推导 | 解析解法求解参数 | 一篇文章读懂线性回归底层数学思想 | 代码实现
回归模型、回归函数和回归方程的区别
ch206265的博客
04-15 2万+
回归模型初步建立起了自变量和因变量之间的关系，这个关系式包括两部分，一部分是自变量的线性函数部分，另一部分是剩余误差项 ；回归函数，是描述随机变量η的平均值即期望是如何依赖于自变量x的函数；回归方程它是回归函数的估计 .
机器学习入门(二) — 回归模型 (理论)
weixin_34174322的博客
12-07 496
讲述了回归模型的基本原理和算法，并结合回归介绍了交叉验证的方法 1 预测房价 1.1 通过相似的房子预测你的房子 2 线性回归 2.1 应用线性回归模型 那么哪条线才是最好的呢? 2.2 应用一条线的成本 2.3 预测你的房价 3 加入更高阶的因素 3.1 用直线拟合房价或者...? 3.2 如果用二次函数怎么样? 3.3 更高阶的多项式 4 你相信这个模型吗? 显然,相比...
求回归方程
Phoebexiang的专栏
07-27 1624
#define NUM 14 int main() {     int n = 14;     //回归分析     int temperature[] = { 29,28,34,31,25,29,32,31,24,33,25,31,26,30 };     int sales[] = { 77,62,93,84,59,64,80,75,58,91,51,73,65,84 };
回归方程推导
yang6464158的专栏
06-17 1691
回归方程及回归系数的显著性检验.doc
12-15
"回归方程及回归系数的显著性检验" 回归方程是统计学中的一种重要模型，用于描述因变量和一个或多个自变量之间的关系。然而，在建立回归方程后，我们需要对回归方程的效果进行检验，以确定回归方程是否能够很好地...
回归方程及用回归方程进行估计.pdf
08-25
回归方程是统计学中用于建立变量间关系的模型，特别是在预测和数据分析中非常有用。回归方程通过拟合最佳直线来描述一个响应变量（Y）如何依赖于一个或多个解释变量（X）。这里我们将讨论如何使用回归方程进行估计，...
python 回归方程及回归系数的显著性检验_使用Excel和python来做回归分析
weixin_35297190的博客
03-01 5569
聊完方差分析，就不得不说回归分析。回归分析是一种应用广泛的统计分析方法，在金融，医学等领域都已经成功应用，而且是比较简单也比较常用的算法了，是经得起考验的，结果解读也很友好。这次我们就先以最常见的Excel表格来做回归分析,Excel表格的功能远比我们想的强大(一般的回归分析，只要是数据量不是很大，Excel完全可以搞得定，而且上手十分容易，不需要一行代码，就可以轻松搞定)一般是利用最小二乘法来计...
回归方程怎么得出的
S_zhangmin的博客
03-08 5009
在做回归分析时，我们通常把一堆特征列和输出列输入，一会儿就出现一个回归方程，这里就浅谈一下回归方程怎么来的。 关键词：代价函数。顾名思义，这个函数在代入所有特征列时，偏离越来，代价越大。反之偏离越小，效果越好。 以一元回归函数为例 所以 这个代价函数是针对为调整对象。 最后为了在数学表达上更直观，得 。 参考资料： 机器学习-吴恩达 ...
线性回归的公式
热门推荐
影子
05-09 4万+
线性回归方程： 线性回归的一般式：f（x）=b*x + a; 第一步： 1）由所给出的系列值分别计算两个变量的平均值 x平均=(Σxi)/n y平均=（Σyi)/n 【Σ是把相应的值加起来,n是数据组数】 解释：分别求出来x和y的平均值 第二步： 2）计算一系列的差值（即△） △xi=xi-x平均 【应该有n个△x】；△yi=yi-y平均 【也应该有n个】 解释：每一个x减去...
数学模型之线性回归
BLSpan的博客
11-02 4186
前言废话     最近机器学习、数据分析非常火，我们学校也开了类似的课程。但是，不得不说，其研究对数学的要求比较高，我自知我的数学能力达不到深究的高度，所以只是把这些内容当做数学模型、以能达到实际应用为目的来学习。（ 就我现在理解很多内容都和数学建模有关）     估计以后还应该有类似的感谢，暂且开一个专题，命名为数学建模。打头的就是较为简单的线性回归。 一、何为回归？ 所谓回归，简单来说就是一个...
一元线性回归（最小二乘法）
qq_56630261的博客
04-30 3万+
这里写自定义目录标题前言实现原理工具准备1， 线性回归最小二乘参数估计使用python计算最小二乘法的线性回归检验 前言 本次知识来自贾俊平《统计学》第七版，初次学习，如有纰漏，请各位多多包含。诸位之意见笔者会一一听取 实现原理 通过实验或调查获得测量数据后，可假定-一个函数关系，通过一定的方法确定其各项系数，即求取有关数量之间关系的经验公式从几何上看，就是要选择一条曲线，使之与所获得的数据更好地吻合.因此，求取经验公式的过程也就是曲线拟合的过程.怎样才能正确地获得与实验数据配合的最佳曲线呢?常用的方法有:
一文解释线性回归方程，多元线性回归推导，最小二乘法推导
m0_73426548的博客
05-27 3320
学习线性回归最小二乘法凸函数这一篇就够了
秒懂 回归方程 回归分析法 逻辑回归 的含义 以及 回归的来源
大义Python
07-05 3556
回归的含义 “回归”即是：“靠拢” 的意思 回归方程: 往往是一个函数曲线，说白了就是：数据点有靠拢趋势的曲线。 回归分析：确定因变量与自变量之间是否存在相互依赖关系，说白了，有没有这样一个曲线，是坐标点有向它靠拢趋势的。 回归一词的来源 回归分析法是由著名的英国人类学家、统计学家高尔顿（F.Galton,1882~1911）所创立的。早年，高尔顿曾致力于化学和遗传学领域的研究，他在研究英国人中父子身高之间的关系时创立了回归分析法。 1889年，高尔顿和他的学生、现代统计学奠基人之一的皮尔逊（Pearson
7个回归分析方法！数据分析师必须掌握
机器学习算法那些事
03-31 1917
什么是回归分析？回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析、时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽...
回归模型基本介绍（一）
qq_43893755的博客
12-21 781
机器学习三步骤： 1.选择合适的模型 2.模型评估（损失函数） 3.最佳模型（梯度下降） 回归模型 线性回归模型 一元线性回归 多元线性回归 非线性回归模型 最小二乘法 定义 线性回归：给定数据集D={(x1,y1),(22,y2),...,(xm,ym)}{\{(x_1,y_1),(2_2,y_2),...,(x_m,y_m)}\}{(x1​,y1​),(22​,y2​),...,(xm​,ym​)},其中xi=(xi2;...;xid),yi∈R{x_i = (x_{i2};...;x
多元回归方程系数计算及矩阵式数据分析
多元回归方程是这种分析中用来描述变量间关系的数学模型。在本资源中，我们将探讨如何通过编程实现多元回归方程的计算和矩阵数据的处理。 多元回归的核心在于建立一个包含多个自变量的线性方程，来预测一个因变量的...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值