例如,人口指数增长模型y=a e^{bx},做对数变换:\ln y = \ln a + bx. 即将y的数据取对数作为因变量,再与自变量x数据做线性回归,得到回归系数\beta_0, \beta_1,再由\beta_0 = \ln a, \beta_1 = b可得到a= e^{\beta_0}, b= \beta_1. 其它可变换为线性回归的函数形式: 再例如,自变量x_1...
回归分析预测法有多种类型。依据相关关系中自变量的个数不同分类，可分为一元回归分析预测法和多元回归分析预测法。在一元回归分析预测法中，自变量只有一个，而在多元回归分析预测法中，自变量有两个以上。依据自变量和因变量之间的相关关系不同，可分为线性回归预测和非线性回归预测。步骤 1．根据预测目标，确定自变量...
第3章线性回归预测法 一、建立模型 一元线性回归模型：yiabxii 其中，a,b是未知参数；i为剩余残差项 或称随机扰动项，且满足：（1）均值为零，即Ei0（2）方差为常量，即Di2 （3）各个i相互独立；（4）i与自变第量3章无线性关回归。预测法 二、估计参数用最小二乘法进行参数的估计：设回归（拟合）直线...
回归分析的残差 前面我们谈到过样本回归方程有两种写法：这里，残差的头上也有一个“^”(hat)，意味着残差也有总体与样本之分。由上面残差的计算公式也可推知这一点，因为预测值有样本与总体之分，所以残差也自然也是有的。我们做线性回归的时候一般需满足：1）线性（L）：因变量与自变量之间呈线性关系；2）独立（...
在统计学中，线性回归（Linear Regression）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。（这反过来又应当由多个相关的因变量预测的...
线性回归的应用场景非常广泛,只要数据是符合线性分布的,理论上都可以用线性回归来进行预测: 预测房价:通过分析房屋特征(如面积、位置、房间数量等)与价格之间的关系。 预测员工绩效:通过分析员工的教育背景、工作经验、培训等因素与绩效之间的关系。 营销分析:分析市场调研数据,预测产品销售量,并确定哪些因素对销售量有...
线性回归预测模型 线性回归预测模型（linear regression forecasting model）是2016年全国科学技术名词审定委员会公布的管理科学技术名词，出自《管理科学技术名词》第一版。定义 假设变量之间相互关系为直线趋势的预测模型。出处 《管理科学技术名词》第一版
一元线性回归预测是指成对的两个变量数据的散点图呈现出直线趋势时，采用最小二乘法，找到两者之间的经验公式，即一元线性回归预测模型。根据自变量的变化，来估计因变量变化的预测方法。一元线性回归预测法是分析一个因变量与一个自变量之间的线性关系的预测方法。 常用统计指标：平均数、增减量、平均增减量。概念 实...
线性回归是机器学习中的概念,线性回归预测算法一般用以解决“使用已知样本对未知公式参数的估计”类问题。 举个栗子: 商家卖鞋,可利用历史上每个季度鞋的定价x与销量y,来预估“定价与销量的关系”(y=ax+b),以辅助对鞋子进行最佳定价。 一、几个基本概念 ...