一、基于原生Python实现多元线性回归(Multiple Linear Regression)算法 多元线性回归是一种用于建立多个自变量与因变量之间关系的统计学方法。在多元线性回归中,我们可以通过多个自变量来预测一个因变量的值。每个自变量对因变量的影响可以用回归系数来表示。 在实现多元线性回归算法时,通常使用最小二乘法来求解回归系数。最...
defload_exdata(filename):data=[]withopen(filename,'r')asf:forlineinf.readlines():line=line.split(',')current=[int(item)foriteminline]#5.5277,9.1302data.append(current)returndata data=load_exdata('ex1data2.txt');data=np.array(data,np.int64)x=data[:,(0,1)].reshape((-1,2))y=dat...
统计检验 对回归系数的检验 对回归方程的检验 代码示例 我们在上一篇文章(https://zhuanlan.zhihu.com/p/642186978)中详细介绍了简单线性回归(Simple Linear Regression)的理论基础和代码实现, 现在推广至多元线性回归(Multiple Linear Regression) 公式定义
多元线性回归(Multiple Linear Regression)是一种统计学方法，用于建立多个自变量与因变量之间的关系。在多元线性回归中，每个自变量对因变量的影响通过回归系数表示。实现此算法通常使用最小二乘法求解回归系数。最小二乘法通过最小化实际值与预测值之间的残差平方和来计算这些系数。在本篇文章中，使用Python...
一、多元线性回归分析(Multiple regression) 1.与简单线性回归相比较,具有多个自变量x 2.多元回归模型 其中 是误差值,与简单线性回归分析中的要求特点相一致。其余的系数和截距为参数。 3.多元回归方程 4.估计多元回归方程(点估计) 5.估计方法 使方差和最小,即 ...
多重线性回归(Multiple Linear Regression): 研究一个因变量与多个自变量之间的线性关系的方法。 一元线性回归是特殊的多重线性回归,多重线性回归分析步骤和一元线性回归一样: 回归分析的步骤: 根据预测目标,确定自变量和因变量。 绘制散点图,确定回归模型类型。
多元线性回归的矩阵形式如下：公式如下：y = Xβ + ε 其中 y =[y1, y2, ..., yn]T, X = [x11, x12, ..., x1(m+1); x21, x22, ..., x2(m+1); ...; xn1, xn2, ..., xnm+1]T, β =[β0, β1, ..., βm]T, ε =[ε1, ε2, ..., εn]T, β0...
(Multiple) linear regression on the enrollment data address ='~/Data/enrollment_forecast.csv'enroll = pd.read_csv(address) enroll.columns = ['year','roll','unem','hgrad','inc'] enroll.head() sb.pairplot(enroll) <seaborn.axisgrid.PairGridat0x7f9c02deb7f0> ...
def linear_regression(df, dependent_var, independent_vars): """ 进行线性回归分析 :param df: 数据DataFrame :param dependent_var: 因变量 :param independent_vars: 自变量列表 :return: 线性回归结果 """ X = df[independent_vars] X = sm.add_constant(X) ...
current=[int(item)foriteminline] #5.5277,9.1302 data.append(current) returndata data=load_exdata('ex1data2.txt'); data=np.array(data,np.int64) x=data[:,(0,1)].reshape((-1,2)) y=data[:,2].reshape((-1,1)) m=y.shape[0] ...