zhulinhao的博客

回归系数依旧是4.425，但是参数检验中p值增大（但是依旧足够小，回归依旧高度显著）所以X1和X2可能有很强的相关性，所以导致删除X2后模型依旧显著。3.7（1）直接对所有参数做线性回归：进行逐步回归：逐步回归得到的线性回归方程中，保留了x1，x2，x3.但是x3不够显著，所以只对x1，x2进行回归。所以最优的回归方程为：Y=53.00609+1.41589X1+0.65029X2（2）p值为1.58e-9，95%置信区间运行结果：（3）红圈为观测值，蓝点为预测值...

知识点：直方图：数据取值范围分成若干区间，区间长度为组距，高度的频率/组距，这样直方图总面积为1。直方图可以对总体概率密度f(x)进行估计，这就是拟合分布曲线。（4）茎叶图：The decimal point is 1 digit(s) to the right of the |12 | 0312 | 6788913 | 112224413 | 55567777788889999914 | 011222222334414 | 556667777899915 | 01知识点：...

数据分析与挖掘重点整理每年重点都差不多，不过还是要以老师为主（如果老师划重点的话），该重点是本人结合老师所划重点，以及老师上课讲课时，相应知识点所花时间来整理的，题主数据分析与挖掘拿到了97分（虽然不高，但也可以说明该份重点还算有效）Charp11.1数据的数字特征：均值，方差，中位数1.2二元数据的数字特征Charp33.1离差平方和3.2Charp44.1主成分4.2证明4.3证明因子矩阵A不唯一4.4参数估计法Charp55.1信息增益算法

1.GDP1.R#先做这个GDP1 <- read.table("GDP.txt",header=TRUE)GDP1reg1 <- lm(y~x1+x2+x3+x4+x6+x7+x8, data=GDP1)summary(reg1)reg1.Stepwise <-step(reg1,direction="both")summary(reg1.Stepwise)##说明GDP和x7,x8有关2.GDP.R#接GDP1.RGDP <- read.table("GD

基于多元线性回归模型，ARIMA序列的中国GDP增长影响因素研究及预测摘要在国民经济发展的过程中,国内生产总值（GDP）是指按国家市场价格计算的一个国家（或地区）所有常驻单位在一定时期内生产活动的最终成果，常被公认为是衡量国家经济状况的最佳指标。国内生产总值GDP是核算体系中一个重要的综合性统计指标，也是我国新国民经济核算体系中的核心指标，它反映了一国（或地区）的经济实力和市场规模。目前，我国正处于经济发展新常态的关键阶段,前期结构调整留下后遗症仍待解决,各方面经济发展的压力不可小觑。因此本文使用了国