统计学 回归分析( Regression Analysis)
2016-07-19 02:37
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Regression Analysis 是一种用来估算两个或者多个变量之间关系.
它有两个明显的好处:
1.能显示自变量和因变量之间的关系
2.能显示自变量和因变量之间的关系的强弱
有多少种:
1. Linear Regression (线性回归)
最常用的回归方法.
因变量是连续的; 自变量可以是连续的,也可以是离散的; 线性的.
注意:
自变量和因变量的关系必须是线性的
噪点对 线性回归 的影响是致命 ( 去除噪点)
自变量可以为多个( multiple linear regression)
2. Logistic Regression
用来估算因变量发生的概率,前提是因变量是binary 结果.
注意:
通常被用在classification 问题上
不要求自变量和因变量的关系是线性的
要求更大的样本数据 - 使用maximum likelihood 方法在大样本 下更加精确
因变量之间不应该相互影响
如果因变量是ordinal ,那么称为 ordinal logistic regression 了解ordinal
它有两个明显的好处:
1.能显示自变量和因变量之间的关系
2.能显示自变量和因变量之间的关系的强弱
有多少种:
1. Linear Regression (线性回归)
最常用的回归方法.
因变量是连续的; 自变量可以是连续的,也可以是离散的; 线性的.
注意:
自变量和因变量的关系必须是线性的
噪点对 线性回归 的影响是致命 ( 去除噪点)
自变量可以为多个( multiple linear regression)
2. Logistic Regression
用来估算因变量发生的概率,前提是因变量是binary 结果.
注意:
通常被用在classification 问题上
不要求自变量和因变量的关系是线性的
要求更大的样本数据 - 使用maximum likelihood 方法在大样本 下更加精确
因变量之间不应该相互影响
如果因变量是ordinal ,那么称为 ordinal logistic regression 了解ordinal
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