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回歸問題，求回歸方程的步驟

來源：整理 時(shí)間：2023-08-28 09:20:34 編輯：智能門戶 手機(jī)版

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1，求回歸方程的步驟

先求出X的平均值 ，再求y的平均值，然后用公式求b，a=y的平均值－b乘x的平均值。

求回歸方程的步驟

2，數(shù)據(jù)挖掘中的回歸指的是什么

回歸是通過具有己知值的變量來預(yù)測(cè)其他變量的值。在最簡(jiǎn)單的情況下，回歸采用的是象線性回歸這樣的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)技術(shù)。但在大多數(shù)現(xiàn)實(shí)世界中的問題是不能用簡(jiǎn)單的線性回歸所能預(yù)測(cè)的。如商品的銷售量、股票價(jià)格、產(chǎn)品合格率等，很難找到簡(jiǎn)單有效的方法來預(yù)測(cè)，因?yàn)橐枋鲞@些事件的變化所需的變量以上百計(jì)，目這些變量本身往往都是非線性的。為此,人們又發(fā)明了許多新的乎段來試圖解決這個(gè)問題，如邏輯回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。 一般同一個(gè)模型既可用于回歸也可用于分類。如CART決策樹算法既可以用于建立分類樹，也可建立回歸樹。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也一樣。

數(shù)據(jù)挖掘中的回歸指的是什么

3，回歸方程是什么

回歸方程是根據(jù)樣本資料通過回歸分析所得到的反映一個(gè)變量(依變量)對(duì)另一個(gè)或一組變量(自變量)的回歸關(guān)系的數(shù)學(xué)表達(dá)式?；貧w直線方程用得比較多，可以用最小二乘法求回歸直線方程中的a,b，從而得到回歸直線方程。
所謂回歸方程,就是在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合的時(shí)候,這一方程能夠保證與具體實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)之間的誤差最小. 比如,我有實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)點(diǎn) (x1,y1),(x2,y2)......,(xn,yn),假設(shè)這些數(shù)據(jù)可以用y=f(x)來擬合, 如果y=f(x)能夠保證(y1-f(x1))^2+(y2-f(x2))^2+.........(yn-f(xn))^2取最小,那么 方程y=f(x)就是回歸方程

回歸方程是什么

4，什么是回歸關(guān)系

所謂回歸分析法,是在掌握大量觀察數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法建立因變量與自變量之間的回歸關(guān)系函數(shù)表達(dá)式（稱回歸方程式）.
所謂回歸分析法，是在掌握大量觀察數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法建立因變量與自變量之間的回歸關(guān)系函數(shù)表達(dá)式（稱回歸方程式）。 回歸分析中，當(dāng)研究的因果關(guān)系只涉及因變量和一個(gè)自變量時(shí)，叫做一元回歸分析；當(dāng)研究的因果關(guān)系涉及因變量和兩個(gè)或兩個(gè)以上自變量時(shí)，叫做多元回歸分析。此外，回歸分析中，又依據(jù)描述自變量與因變量之間因果關(guān)系的函數(shù)表達(dá)式是線性的還是非線性的，分為線性回歸分析和非線性回歸分析。通常線性回歸分析法是最基本的分析方法，遇到非線性回歸問題可以借助數(shù)學(xué)手段化為線性回歸問題處理?；貧w分析法預(yù)測(cè)是利用回歸分析方法，根據(jù)一個(gè)或一組自變量的變動(dòng)情況預(yù)測(cè)與其有相關(guān)關(guān)系的某隨機(jī)變量的未來值。進(jìn)行回歸分析需要建立描述變量間相關(guān)關(guān)系的回歸方程。根據(jù)自變量的個(gè)數(shù)，可以是一元回歸，也可以是多元回歸。根據(jù)所研究問題的性質(zhì)，可以是線性回歸，也可以是非線性回歸。非線性回歸方程一般可以通過數(shù)學(xué)方法為線性回歸方程進(jìn)行處理。

5，一元線性回歸的問題

常數(shù)項(xiàng)用來反映剩余回歸的（拋去誤差） 計(jì)算機(jī)檢驗(yàn)剩余回歸的時(shí)候是沒有刨去誤差的，做回歸一定要看三項(xiàng)檢驗(yàn)P值，系數(shù)檢查（除去常數(shù)） 回歸檢查 剩余檢查（失擬檢查）一定是三項(xiàng)P值都滿足才可以 認(rèn)為回歸是好的 否則要進(jìn)一步研究。 比如說某系數(shù)通不過 那么拋掉重做 如果回歸和通不過，那么問題更嚴(yán)重，要么是線性模型根本就不適合（很少） 要么高階項(xiàng) 交互項(xiàng)作用（挺多） 要么就是主因素漏掉了（最多了） 剩余回歸通不過跟回歸和通不過性質(zhì)一樣。你的常數(shù)項(xiàng)p值大 是剩余回歸通不過，在看看其他兩項(xiàng)（其實(shí)也不用看）說明這一次函數(shù)方程擬合的不夠好！ 你可以如下處理 弄個(gè)散點(diǎn)圖看看，有沒有彎曲 或者在挖掘挖掘還有什么因素漏下了了
令線性回歸方程為： y=ax+b (1) a,b為回歸系數(shù)，要用觀測(cè)數(shù)據(jù)(x1,x2,...,xn和y1,y2,...,yn)確定之。為此構(gòu)造 q(a,b)=σ(i=1->n)[yi-(axi+b)]^2 (2)使q(a，b)取最小值的a，b為所求。令： ?q/?a= 2σ(i=1->n)[yi-(axi+b)](-xi)= 0 (3) ?q/?b= 2σ(i=1->n)[yi-(axi+b)] = 0 (4)根據(jù)(3)、(4)解出a ，b就確定了回歸方程（1）： a σ (xi)2 + b σ xi = σ xi yi (5) a σ xi + b n = σ yi (6)由(5)、(6)是關(guān)于a，b的二元線性方程組，解出a，b代入(1)就完成了一元線性回歸。這一步請(qǐng)您自己做一下。

6，解釋回歸模型回歸方程估計(jì)回歸方程的含義

回歸模型是對(duì)統(tǒng)計(jì)關(guān)系進(jìn)行定量描述的一種數(shù)學(xué)模型?；貧w方程是對(duì)變量之間統(tǒng)計(jì)關(guān)系進(jìn)行定量描述的一種數(shù)學(xué)表達(dá)式。指具有相關(guān)的隨機(jī)變量和固定變量之間關(guān)系的方程。主要有回歸直線方程。當(dāng)幾個(gè)變量有多重共線性時(shí)，多元回歸分析得出的回歸方程，靠手算精確值計(jì)算量太大，所以只能得出估計(jì)值。另一個(gè)或一組變量（自變量）的回歸關(guān)系的數(shù)學(xué)表達(dá)式。回歸直線方程用得比較多，可以用最小二乘法求回歸直線方程中的a、b，從而得到回歸直線方程。使用回歸分析的好處良多。具體如下：它表明自變量和因變量之間的顯著關(guān)系。它表明多個(gè)自變量對(duì)一個(gè)因變量的影響強(qiáng)度。回歸分析也允許我們?nèi)ケ容^那些衡量不同尺度的變量之間的相互影響，如價(jià)格變動(dòng)與促銷活動(dòng)數(shù)量之間聯(lián)系。這些有利于幫助市場(chǎng)研究人員，數(shù)據(jù)分析人員以及數(shù)據(jù)科學(xué)家排除并估計(jì)出一組最佳的變量，用來構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。
回歸模型是對(duì)統(tǒng)計(jì)關(guān)系進(jìn)行定量描述的一種數(shù)學(xué)模型。z回歸方程是對(duì)變量之間統(tǒng)計(jì)關(guān)系進(jìn)行定量描述的一種數(shù)學(xué)表達(dá)式。指具有相關(guān)的隨機(jī)變量和固定變量之間關(guān)系的方程。主要有回歸直線方程。當(dāng)幾個(gè)變量有多重共線性時(shí)，多元回歸分析得出的回歸方程，靠手算精確值計(jì)算量太大，所以只能得出估計(jì)值。另一個(gè)或一組變量（自變量）的回歸關(guān)系的數(shù)學(xué)表達(dá)式?；貧w直線方程用得比較多，可以用最小二乘法求回歸直線方程中的a、b，從而得到回歸直線方程。擴(kuò)展資料：若在一組具有相關(guān)關(guān)系的變量的數(shù)據(jù)（x與Y）間，通過散點(diǎn)圖我們可觀察出所有數(shù)據(jù)點(diǎn)都分布在一條直線附近，這樣的直線可以畫出許多條，而我們希望其中的一條最好地反映x與Y之間的關(guān)系，即我們要找出一條直線，使這條直線“最貼近”已知的數(shù)據(jù)點(diǎn)。因?yàn)槟Ｐ椭杏袣埐?，并且殘差無法消除，所以就不能用二點(diǎn)確定一條直線的方法來得到方程，要保證幾乎所有的實(shí)測(cè)值聚集在一條回歸直線上，就需要它們的縱向距離的平方和到那個(gè)最好的擬合直線距離最小。
回歸模型是對(duì)統(tǒng)計(jì)關(guān)系進(jìn)行定量描述的一種數(shù)學(xué)模型。回歸方程是對(duì)變量之間統(tǒng)計(jì)關(guān)系進(jìn)行定量描述的一種數(shù)學(xué)表達(dá)式。指具有相關(guān)的隨機(jī)變量和固定變量之間關(guān)系的方程。主要有回歸直線方程。當(dāng)幾個(gè)變量有多重共線性時(shí)，多元回歸分析得出的回歸方程，靠手算精確值計(jì)算量太大，所以只能得出估計(jì)值
模型yi=β1+β2*xi+μi方程yi^=β1^+β2^*xiyi^ 、β1^ 、β2^ 、分別表示yi 、β1 、β2的估計(jì)值
文章TAG：回歸問題求回歸方程的步驟

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