误差分析课件线性回归及应用.pptVIP

*********线性回归模型基础因变量线性回归模型中，需要预测的变量，通常用Y表示。自变量用于预测因变量的变量，通常用X表示。回归系数表示自变量对因变量的影响程度，通常用β表示。截距表示当自变量为0时，因变量的值，通常用α表示。最小二乘法原理最小化误差平方和最小二乘法通过找到一条直线，使得所有数据点到该直线的距离平方和最小，来拟合数据。寻求最佳拟合该方法旨在找到一条直线，使它尽可能地接近所有数据点。数学基础最小二乘法基于微积分和线性代数的原理，通过求解方程组来找到最佳拟合直线。最小二乘法估计通过最小二乘法估计，我们可以得到线性回归模型的最佳参数线性回归模型假设1线性关系自变量和因变量之间存在线性关系。2独立性误差项之间相互独立。3同方差性误差项的方差相等。4正态性误差项服从正态分布。评判线性回归模型拟合优度衡量模型拟合数据的程度，越接近1越好。残差分析观察残差分布，判断模型假设是否满足，如独立性、正态性、方差齐性等。显著性检验检验模型参数是否显著，如F检验、t检验。R方检验0.0-0.2很差模型预测能力很弱，无法解释数据0.2-0.5较差模型解释能力有限，需要改进0.5-0.8良好模型解释能力较强，可以解释大部分数据0.8-1.0优秀模型解释能力非常强，可以很好地预测结果F检验目的检验整体模型拟合优度，判断自变量是否对因变量有显著影响。原理比较模型的解释方差与误差方差，F值越大，说明模型解释方差越大，模型拟合优度越好。结果F值和p值，p值小于显著性水平，则拒绝原假设，模型显著。t检验目的检验回归系数是否显著，即判断自变量对因变量的影响是否显著。原理构造t统计量，通过比较t统计量与临界值来判断系数是否显著。结果p值小于显著性水平α，则拒绝原假设，认为系数显著。计算预测区间和置信区间1预测区间估计未来观测值可能落在的范围2置信区间估计回归系数的真实值可能落在的范围3计算公式基于样本数据和模型参数的统计方法线性回归的应用场景预测销售额和利润估算房价和租金分析市场趋势和风险案例分析一：房价预测房价预测是线性回归应用的经典案例。我们可以利用房子的面积、房间数量、地理位置等特征，建立线性回归模型，预测房屋的市场价值。数据预处理1数据清洗处理缺失值、异常值和重复数据，保证数据质量和完整性。2数据转换将原始数据转换为适合模型训练的格式，例如标准化或归一化。3特征工程提取和构建新的特征，提升模型的预测能力和解释性。建立回归模型1选择模型基于数据特征和目标变量，选择合适的回归模型类型，例如线性回归、多项式回归等。2确定自变量选择对目标变量有显著影响的自变量，并根据数据类型进行处理。3模型训练使用训练数据集训练模型，并评估模型的性能。4模型验证使用验证数据集验证模型的泛化能力，并进行必要的调整。模型诊断和优化1残差分析检查模型拟合程度2多重共线性处理变量之间的相关性3模型选择选择最佳回归模型模型预测和分析预测结果可视化通过绘制预测值和实际值之间的关系图，可以直观地评估模型的预测效果。误差分析分析预测值与实际值之间的误差，了解模型的偏差和方差。模型解释解读模型的系数，解释各因素对预测结果的影响。预测结果应用将模型预测结果应用于实际场景，进行决策或预测未来趋势。案例分析二：销量预测销量预测是企业经营中不可或缺的一部分。通过建立线性回归模型，可以分析影响销量的关键因素，预测未来销量趋势，为企业制定营销策略提供数据支持。例如，一家电商企业可以利用历史销量数据、季节因素、促销活动等信息建立线性回归模型，预测未来不同时间段的销量，从而调整库存、制定促销计划等。数据预处理1数据清洗检查并处理缺失值、异常值、重复数据等问题，确保数据的完整性和准确性。2数据转换将数据转换为适合模型训练的格式，例如将类别变量转换为数值变量。3特征工程根据业务理解和数据分析，提取关键特征，并对特征进行组合、转换、降维等操作，提高模型的预测能力。建立回归模型1模型选择选择合适的线性回归模型类型2参数估计使用最小二乘法估计模型参数3模型评估评估模型的拟合优度和预测能力模型诊断和优化1残差分析检查模型的拟合误差，判断模型是否符合假设。2多重共线性检验检验自变量之间是否存在高度相关性，影响模型稳定性。3模型优化根据诊断结果，调整模型参数，优化模型性能。模型预测和分析1预测结果利用建立的模型对未来数据进行预测。2误差评估评