10.1 线性回归 (Liner)
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一元线性回归方程 : y=a+bx
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a 称为截距
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b 为回归直线的斜率
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用 R
2
判定系数判定一个线性回归直线的拟合程度:用来说明用
自变量解释因变量变异的程度(所占比例)
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多元线性回归方程 : y=b
0
+b
1
x
1
+b
2
x
2
+…+b
n
x
n
•
b
0
为常数项
•
b
1
、 b
2
、…、 b
n
称为 y 对应于 x
1
、 x
2
、…、 x
n
的偏回归系
数
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用 Adjusted R
2
调整判定系数判定一个多元线性回归方程的拟
合程度:用来说明用自变量解释因变量变异的程度(所占比例)
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一元线性回归模型的确定 : 一般先做散点图 (Graphs -
>Scatter->Simple), 以便进行简单地观测(如: Salary
与 Salbegin 的关系 )
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若散点图的趋势大概呈线性关系,可以建立线性方程,若不呈
线性分布,可建立其它方程模型,并比较 R
2
(-->1) 来确定一
种最佳方程式(曲线估计)
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多元线性回归一般采用逐步回归方法 -Stepwise
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