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变量间的相关关系知识点;06;01;相关系数的取值范围;变量类型及特点;一个变量(因)导致另一个变量(果)发生变化的关系,具有方向性。;02;定义与取值范围;数据准备;;03;散点图作用及绘制方法;无相关关系;;04;线性回归模型是研究两个或多个变量之间线性关系的统计方法。;感谢您下载包图网平台上提供的PPT作品,为了您和包图网以及原创作者的利益,请勿复制、传播、销售,否则将承担法律责任!包图网将对作品进行维权,按照传播下载次数进行十倍的索取赔偿!
;回归结果解读及预测应用;05;;转换方法介绍;多项式回归模型应用举例;06;偏相关分析原理介绍;多元线性回归原理
通过构建多个自变量与因变量之间的线性关系模型,来描述它们之间的数量关系。
多元线性回归模型的表示
通常采用Y=β0+β1X1+β2X2+...+βnXn+ε的形式,其中Y为因变量,X1,X2,...,Xn为自变量,β0,β1,...,βn为回归系数,ε为误差项。
多元线性回归模型的求解
通常采用最小二乘法,通过求解最小化误差平方和来得到最优的回归系数。
多元线性回归模型的评估
通过R方、调整R方、F检验等指标来评估模型的拟合度和预测能力。;;THANKS
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