多元线性回归的替代模型

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• 一文教会你多元线性回归分析

  多元线性回归分析是当前使用最为成熟、应用最广泛、使用最多的回归分析方法之一。但是很多同学并不能很好的掌握其分析流程，包括多元线性回归的前提条件、软件操作、结果解读等。

  spssau

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• 数据科学与机器学习（第 01 部分）：线性回归

  虽然，y = x 在数学上与 y = 1x 相同，但在数据科学中是非常有区别的，直线的公式将是 y=1x，其中 1 是直线与 x 轴之间形成的夹角，也称为直线的斜率。

  Adai

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• 从头开始简单理解线性回归（附Python 实现）

  为了一般性，我们定义: x 为特征向量，即 x = ， y 为标签向量，即 y = 对于n 个观测值. 上述数据集的散点图如下所示:

  你看我独角兽吗

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• 19种回归分析你知道几种呢？

  只要学习过数据分析，或者对数据分析有一些简单的了解，比如使用过SPSSAU、SPSS这些统计分析软件，都知道有回归分析。

  spssau

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• 逻辑回归分析

  对于连续性变量的预测，例如，如何根据产品的市场价格、广告力度、销售渠道等因素预测利润的高低、基于患者的各种身体指标预测其病症的发展趋势等，基本上可以借助于多元线性回归模型、零回归模型或LASSO回归模型来解决;

  Star课堂

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• 使用一般线性模型进行多组差异比较，以及其与方差分析的联系

  有时候我们会在一些文献中见到，作者使用某种回归模型去比较多组之间数值的差异显著性。是的，其实很多回归模型都可以用于差异分析，并不让人感到意外。

  一起读书吧

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