python多重线性回归分析多重线性回归分析定义多重线性回归模型：Mulitiple Linear Regression包含两个或两个以上自变量的线性回归模型多元线性回归模型：Multivariate Linear Regression包含两个或两个以上因变量的线性回归模型数据准备 #多重线性回归 #数据准备 import pandas as pd df=p
Machine Learning A-Z学习笔记3第三章多元线性回归1.简单原理多元线性回归(Multiple Linear Regression):拥有多个变量有关线性回归的五大准则以"公司营收"為例子，可以知道X1~X4分別代表研发成本，行政支出，市场营销，公司所在地对于公司位置不是一个数值，所以需要OneHotEncoder将地点变为虚拟变量虚拟变量的陷阱：一定要去除线性相关量由于多元线性回
转载
2024-03-18 13:59:59
80阅读
一、 要了解学校毕业生起始工资的变化是否能用学生的平均成绩点数（GPA）和毕业生的年年来解释。下表为某学校办公室提供的样本数据。二、研究货运总量（万吨）与工业总产值x1（亿元）,农业总产值x2（亿元），工业总产值x3（亿元）的关系。有关数据见表：一、 要了解学校毕业生起始工资的变化是否能用学生的平均成绩点数（GPA）和毕业生的年年来解释。下表为某学校办公室提供的样本数据。1. 试做回归模型并解释各
转载
2023-06-25 08:31:30
453阅读
1.kappa值2.library(car)vif(lm.sol)得到各个系数的方差膨胀因子，当0<VIF<10的时候，不存在多重共线性，当10<=VIF<100,存在较强的多重共线性，当VIF>=100，多重共线性非常严重。
转载
2023-06-13 20:08:53
138阅读
多重共线性： 多重共线性是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。 剔除多重共线性主要在模型训练之前的特征工程完成。逻辑回归模型模型一般形式： 其中，，，。 实际上是截距项。 这个模型就是线性函数外面复合上一个sigmoid函数/logistic函数。 sigmoid函数本身是一个图像为“S型”；关于点(0,1/2)中心对称；当自变量趋于正无
转载
2024-06-12 20:31:36
78阅读
回归分析，是对两个或两个以上变量之间的因果关系进行定量研究的一种统计分析方法。在做回归分析或者解决回归问题时，常会用到R²平方值。定义：应用描述：应用实现代码： 定义：1.定义：决定系数，反应因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例，回归中可解释离差平方和与总离差平方和之比值，其数值等于相关系数R的平方。简而言之：模型可以解释为多大程度是自变量导致因变量的改变。 2 描
转载
2023-07-07 22:30:48
114阅读
## R语言多重共线性Lasso回归
多重共线性是指自变量之间存在高度相关性，这会导致在回归模型中，估计的系数不稳定且难以解释。为了解决这个问题，可以使用Lasso回归方法。
Lasso回归是一种基于L1正则化的线性回归方法。它通过对目标函数引入L1惩罚项，使得模型的系数稀疏化，即将一些系数置为0，从而减少多重共线性带来的影响。在R语言中，可以使用`glmnet`包来进行Lasso回归。
首
原创
2023-07-19 14:26:08
394阅读
R语言的多重非线性回归中介分析
在处理复杂的数据集时，R语言提供了强大的工具以实现多重非线性回归和中介分析。本文将复盘一个完整的实现过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和部署方案。希望通过轻松的语气，将这一过程记录下来。
### 环境配置
首先，我们需要配置好R语言的环境。这个步骤中需要安装一些依赖包，以下是依赖版本表：
| 依赖包 | 版本
目录一、前言二、变量的关系三、回归与随机扰动项四、线性回归的假设前提五、线性回归的解法：1.最小二乘法估计：求最小残差2.最大似然估计：求最大的随机观测概率 六、事后检验1.拟合优度检验：2.变量显著性检验3.参数区间估计：一、前言我们在讲过ANOVA,MANOVA，今天来说一下线性回归，本篇只做理论，R语言代码会在下一篇讲解。一元线性回归在统计学，计量经济学和机器学习中很常见，我们今天
转载
2023-06-21 19:25:52
102阅读
使用R做回归分析整体上是比较常规的一类数据分析内容，下面我们具体的了解用R语言做回归分析的过程。首先，我们先构造一个分析的数据集x<-data.frame(y=c(102,115,124,135,148,156,162,176,183,195),
var1=runif(10,min=1,max=50),
var2=runif(10,mi
转载
2023-09-25 18:49:07
231阅读
线性回归法目录线性回归法一.简单线性回归二. 最小二乘法三.简单线性回归的实现四.向量化五.衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE1、均方误差(MSE)2、均方根误差(RMSE)3、平均绝对误差(MAE)六.最好的衡量线性回归法的指标 R Squared七.多元线性回归和正规方程解一.简单线性回归二. 最小二乘法对b求偏导对a求偏导矩阵向量化三.简单线性回归的实现准备一些
转载
2024-02-19 12:30:54
124阅读
R语言是一种流行的统计和数据分析语言，你可以使用它来编写复杂的程序。下面是一个使用R语言实现线性回归的示例程序：# Load the data
data <- read.csv("data.csv")
# Split the data into training and test sets
train_index <- sample(1:nrow(data), 0.8*nrow(da
转载
2023-05-23 17:54:35
228阅读
展示各类回归模型的回归线绘制方法，包括通用绘制方法以及ggplot2提供的一些回归线简单绘制方法：线性回归多项式回归loess（局部加权）回归分段线性回归样条回归稳健回归分位数回归library(ggplot2)
library(MASS)
library(splines)示例数据使用R自带的mtcars汽车数据集，研究mpg与wt这两个连续变量的关系print(head(mtcars))
#
转载
2024-03-03 08:18:54
196阅读
一、多维特征在中我们讨论了单变量的线性回归问 题，还拿预测房价的例子来说，在单变量线性回归的问题中，我们只有一个特征-------房子的面积； 假设，现在我们要考虑更多的特征，如卧室的数量、所在楼层、房子的使用年限等等，由此构建一个 含有多个特征的模型。如下图中表格所示，每一行代表训练集中的一个样本，每一个样本有4个特征：面积、卧室数量、楼 层以及使用年限。 代表训练集中样本的个数，本例中 ； 代
多变量线性回归之前讨论的都是单变量的情况。例如房价与房屋面积之前的关系，但是实际上，房价除了房屋面积之外，还要房间数，楼层等因素相关。那么此时就变成了一个多变量线性回归的问题。在实际问题中，多变量的线性回归问题是更加常见的。 下面这个例子就是表明了我上面所说的情况。之前的单变量线性回归的问题，最后求解得到的是一个线性方程。那么在多变量线性回归中，得到的是：其中X，theta都是一个n阶向量。那么最
转载
2024-06-05 09:20:52
48阅读
这个专栏主要是用来分享一下我在机器学习中的学习笔记及一些感悟，也希望对你的学习有帮助哦！感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言！这一篇就更新一下《白话机器学习中的数学——多重回归算法》！目录一、什么是多重回归二、案例分析三、总结一、什么是多重回归多重线性回归 (multiple linear regression) 是简单直线回归的推广，研究一个因变量与多个自变量之间的数量依存关系。多重线性回归用回
转载
2024-04-19 13:32:58
37阅读
介绍经典线性模型自变量的线性预測就是因变量的预计值。 广义线性模型：自变量的线性预測的函数是因变量的预计值。常见的广义线性模型有：probit模型、poisson模型、对数线性模型等等。对数线性模型里有：logistic regression、Maxinum entropy。1.线性回归原理
当中，为偏置參数。M为特征数目。为基函数（径向基函数(rbf)、sigmoid基
转载
2024-08-05 14:23:30
40阅读
1. 目的：构建线性回归模型并检验其假设是否成立。2. 数据来源及背景2.1 数据来源：数据为本人上课的案例数据，2.2 数据背景：“玻璃制造公司”主要向新建筑承包商和汽车公司供应产品。该公司认为，他们的年销售额应与新建筑数量以及汽车生产高度相关，因此希望构建线性回归模型来预测其销售额。 glass <- read.csv("glass_mult.csv",header
转载
2023-06-25 14:01:32
110阅读
线 性 回 归我们从第1章了解到回归问题会预测一个数值型的输出。最简单和最常见的回归类型就是线性回归。本章要探讨为什么线性回归如此常用，以及它的局限性和扩展问题。2.1 线性回归入门在线性回归（linear regression）中，输出变量是通过输入特征的一个线性加权组合来预测的。下面是简单线性模型的一个示例：＝1x＋0上述模型实质上表达的是，我们要估算一个用表示的输出，它是由字母x标记的一个预
转载
2023-06-25 14:08:48
208阅读
# R语言多重线性回归的虚拟变量设置
## 1. 整体流程
使用R语言进行多重线性回归并设置虚拟变量的流程如下：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入数据 |
| 2 | 创建虚拟变量 |
| 3 | 拟合线性模型 |
| 4 | 进行模型诊断 |
| 5 | 解释结果 |
## 2. 具体步骤
### 2.1 导入数据
在进行多重线性回归之前，我们
原创
2023-09-21 06:17:38
156阅读
