回归分析(Regression Analysis)

    是一种统计学上分析数据的方法,目的在于了解两个或多个变数间是否相关、相关方向与强度,并建立数学模型以便观察特定变数来预测研究者感兴趣的变数。

    回归分析是建立因变数{\displaystyle Y}Y(或称依变数,反应变数)与自变数{\displaystyle X}X(或称独变数,解释变数)之间关系的模型。简单线性回归使用一个自变量{\displaystyle X}X复回归使用超过一个自变量({\displaystyle X_{1},X_{2}...X_{i}}X_{1},X_{2}...X_{i})。


数学基础:

1. 最小二乘法最小平方法





收获:

1,如果自变量与因变量之间存在非线性好相关性,有些也可以转化为线性相关性来训练,比如X平方的关系,我们就可以在样本数据中增加一列来处理这一列就是X的平方值。