答案:回归分析是一种预测方法,用于探索两个或多个变量之间的关系,并预测一个变量基于另一个或多个变量的值。聚类分析则是将一组数据点分成若干个不同的类别或簇,使得同一簇内的数据点之间的相似性尽可能高,而不同簇之间的相似性尽可能低。回归分析主要用于预测或因果关系的探索,而聚类分析则主要用于数据的无监督...
分类回归分析:回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且...
DBSCAN：基于密度的聚类算法，将密度较高的数据点划分为一组，同时将低密度区域视为噪音或边界点。该算法不需要指定簇的数量，可以识别任意形状的簇。聚类算法常用于用户行为分析、市场细分等无标签数据集的分析任务。例如，可以使用K均值聚类算法对客户进行分组，以便针对不同群体制定不同的营销策略，或者使用层次聚类算...
地理加权回归和聚类分析的区别明显。要对多个变量进行地理加权回归的话，变量之间必须存在一点的关联性，且不存在共线性问题。聚类分析的职能是建立一种分类方法，它是将一批样品或变量，按照它们在性质上的亲疏程度进行分类。
二者本身无关。但是通过固定效应可以消除一定的聚类相关性，具体话就不解释了。。。
assignment是clustered（比如先抽行业再抽公司，或者某个行业的全部公司都在处理组），那还是需要通过聚类...
回归分析是一种预测方法,用于探索两个或多个变量之间的关系,并预测一个变量基于另一个或多个变量的值。聚类分析则是将一组数据点分成若干个不同的类别或簇,使得同一簇内的数据点之间的相似性尽可能高,而不同簇之间的相似性尽可能低。回归分析主要用于预测或因果关系的探索,而聚类分析则主要用于数据的无监督分类和...
；SE clustering是允许了serial correlation within group。至于如何选择则取决于要研究的问题、模型和假设...
而聚类稳健标准误(比如你对公司聚类)则使得公司层面的异方差问题得到解决。具体的解决办法是，我忘了。