所谓线性回归模型就是指因变量和自变量之间的关系是直线型的。回归分析预测法中最简单和最常用的是线性回归预测法。回归分析是对客观事物数量依存关系的分析．是数理统计中的一个常用的方法．是处理多个变量之间相互关系的一种数学方法．在现实世界中，我们常与各种变量打交道，在解决实际问题过程中，我们常常会遇到多个...
(一)均值预测E(Y0)的预测区间: 结果解释:xb = Linear Prediction,表示线性预测值,即E(Y0)的预测值的估计值;stdp = Standard Error,即标准误 [lb , ub] = [95% Confidence Interval],即E(Y_0)的95%预测区间,lb为下限,ub为上限。 即对于工资收入为20000元、其他收入为10000元的一类城镇居民,其平均消费...
实际应用中,因变量若为数值型变量,可以考虑线性回归模型。模型需满足如下假设: 因变量(残差)服从正态分布,自变量之间不存在多重共线性,自变量和因变量之间存在线性关系,用于建模的数据不存在异常值,残差项满足方差异性和独立性。 正态性检验(直方图,pp图或qq图,shapiro检验和K-S检验) 多重共线性检验(VIF>10,存在...
1. 建立线性回归 我们首先建立一个简单的线性回归模型,该模型根据速度预测汽车的停车距离。 # 加载数据 data("cars", package = "datasets") # 建立模型 model <- lm(dist ~ speed, data = cars) model ## ## Call: ## lm(formula = dist ~ speed, data = cars) ...
一、比较回归与分类 二、线性回归器理论 (1)线性回归( Linear Regression ) (2)线性回归的参数估计 最小二乘法( Least squares ) 梯度下降法 极大似然法( Maximum Likelihood,ML ) 三、线性回归模型性能评价指标 四、预测美国波士顿地区房价 (一)导入数据 ...
实际应用中,因变量若为数值型变量,可以考虑线性回归模型。模型需满足如下假设: 因变量(残差)服从正态分布,自变量之间不存在多重共线性,自变量和因变量之间存在线性关系,用于建模的数据不存在异常值,残差项满足方差异性和独立性。 正态性检验(直方图,pp图或qq图,shapiro检验和K-S检验) 多重共线性检验(VIF>10,存在...
而这里的线性回归模型就是解决回归问题的:其可以用在一些预测值是连续变量的问题中。如房价预估。 模型的讲解从其预测函数讲起,为了评价预测函数的好坏,提出了损失函数,为了最小化这个损失函数,我们提出了优化算法来找到最优的参数,进而确定预测函数。 部分内容参考了知乎上的答案,忘了是那篇了,如有知者,我再加上...
3.预测股票价格 在预测股票价格的应用中,线性回归可以作为一种有效的工具来分析和预测股票价格的走势。通过收集和分析过去几年的价格数据和相关因素,我们可以建立一个包含多个自变量的线性回归模型,从而对未来股票价格进行预测。 除了上述提到的因素,股票价格的预测还可以考虑其他的经济和金融指标,比如利率、通货膨胀率、...
假设我们想要预测某零售店的日销售额(因变量 y),并且认为广告支出(自变量 x)和促销活动天数(自变量 x2)对销售额有显著影响。 1. 收集数据 我们收集了过去 10 天的数据,包括当天的广告支出、促销活动天数以及相应的销售额(单位:万元)。 2. 假设线性回归模型 ...