回归分析(regression analysis)

回归分析是一种统计方法,用于建立变量间的依赖关系,常用于预报和控制。本文介绍了线性回归分析和非线性回归分析的区别,通过实例展示了如何根据数据找到x和y的线性函数关系,并探讨了理论分析法和梯度下降法在求解线性回归问题中的应用。

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名词解释:

它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系,以分析数据内在规律,并可用于预报、控制等问题。

回归分析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。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;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。如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。

应用理解:

已知多个观测数据(xy),想找到xy之间的一种函数的对应关系,y=fx);一般先通过画(xy)的散点图,先进行直观(就是看)的分析,若xy之间大题呈现一条直线,则可以认为</

帮我提炼以下文本关键信息商业进阶——预测分析一:回归分析 本章主要是从数据分析的短期预测方法:回归分析的角度进行学习。 回归分析 Regression Analysis 回归的目的是什么? 回归分析是量化两个或多个变量之间的关系。如: 其中,从一组谓词变量中解释一个因变量,称为自变量。同时我们通过使用因变量和自变量之间的线性加性关系来做描述。 需求分析回归案例 Case of Demand Analysis Regression 需求分析 Salest = a + b1 Pricet + et 简单回归关系为: 最优定价 •由于可以针对不同的价格进行预测,我们还可以确定最优价格 •最优价格 - 最大化整体利润的价格 直觉 - 对于每个价格,我们预测需求 需求 - >收入和利润 多重回归 Multiple Regression 即存在多个自变量。 • Example – Salest =A+B1 Pricet +B2*Advt +Et 从回归到数据挖掘 From Regression to Data mining •回归是进行预测分析的一种方式 •存在许多不同的方法 CART MARS 神经网络 结论 •回归是理解需求驱动因素和需求预测的理想工具。 •它可用于确定最优价格。 •适合对于短期精准的预测研究。 •对于更精准的预测我们可以通过进行更深入的数据挖掘来进行关系建模。 上课心得 现在回归,正如我所提到的,只是做出需求预测的一个例子。 这是理解需求驱动因素的好工具, 做出需求预测,谈论最优价格。回归分析是一个简单易懂而且短期有效的工具。
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06-26
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