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数据挖掘
高级大数据人才培养丛书之一,大数据挖掘技术与应用
第四章回归
回归是一种基于统计原理,对大量统计数据进行数学处理,并确定变量(或属性)之间的相关关系,
建立一个相关性的回归方程(函数表达式),并加以外推,用于预测今后的因变量的变化的方法。
根据因变量和自变量的函数表达式分为:线性回归分析、非线性回归分析。
根据因变量和自变量的个数可分为:一元回归分析、多元回归分析、逻辑回归分析和其它回归分析 。
高级大数据人才培养丛书之一,大数据挖掘技术与应用
第四章回归
4.1回归基本概念
4 一元回归分析
4.3 多元线性回归分析_________________
4.4 逻辑回归分析 ,
4.5 其他回酸析
4.6 实战二用回।旦分析方法给自旦的房主定价
习题 I
4.1回归基本概念 第四章回归
4.1.1回归分析的定义
对于社会经济现象,很难确定因变量和自变量之间的关系,因为它们大多是随机
的,只有通过大量的观察统计,才能找出其中的规律,随机分析是利用统计学原理描述
随机变量关系的一种方法。
回归分析可简单理解为信息分析与预测,信息即统计数据,分析即对信息进行数
据处理,预测就是加以外推,也就是适当扩大已有自变量取值范围,并承认该回归方程
在该扩大的定义域内成立,然后就可以在该定义域上取值进行 〃未来预测 〃。当然,对
回归方程可以进行有效的控制。
因此,回归分析主要解决下面两方面的问题:
1)确定变量之间是否存在相关关系,若存在,则找出数学表达式。
2)根据一个或几个变量的值,预测或控制另一个或几个变量的值,且要估计这种
控制或预测或以达到何种精确度。
4.1回归基本概念 第四章回归
4.1.2回归分析步骤
1)根据自变量与因变量的现有数据以及关系,初步设定回归方程。
2)求出合理的回归系数。
3)进行相关性检验,确定相关系数。
4)在符合相关性要求后,即可根据已经得到的回归方程与具体条件相结合,来确
定事物的未来状况,并计算预测值的置信区间。
回归分析中常用到的几个概念:
实际值:实际观测到的研究对象特征数据值;
理论值:根据实际值我们可以得到一条倾向线,用数学方法拟合这条曲线,可以
得到数学模型,根据这个数学模型计算出来的、与实际值相对应的值,称为理论值;
预测值:实际上也是根据数学模型计算出来的理论值,但它是与未来对应的理论
值。
表示符号:实际值,用表示;理论值,用只表示;预测值,用yo表示。
4.1回归基本概念 第四章回归
4.1.2回归分析要注意的问题
为使回归分析方程较能符合实际,首先应尽可能判断自变量的可能种类和个数,
并在观察事物发展规律的基础上定性回归方程的可能类型;其次,力求掌握较充分的高
质量统计数据,再运用统计方法,利用数学工具和相关软件,从定量方面计算或改进定
性判断。
高级大数据人才培养丛书之一,大数据挖掘技术与应用
第四章回归
4.1 回归基本概念
4.2 一元回归分析
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