(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...
我们通过线性回归模型,成功预测 2024 年国家线为 345 分。 公众号最近又改版啦,如果不星标我们的话,就会慢慢地收不到我们的考研干货推送,跟着右图的指示来星标我们吧～ 往期精彩 25深大347初试铁头班:你的上岸直通车!
输入变量和输出变量可能具有不同的类型,当输出变量为离散变量的预测问题 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...
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) ...
所谓一元线性回归就是只要一个自变量,多元线性回归有多个自变量这里一元线性回归与拟合有点相似 是因为回归的目的之一就是通过x来预测y总之:在一元线性回归中,为了使更接近y,我们需要让残差尽量小对于线性的理解:比如第一个函数,我们可以将Inx 变成 z,这个时候这个函数看起来还是线性的对于数据进行预处理是因为,如:...
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、...
1.1 什么是回归分析 回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。通常使用曲线/线来拟合数据点,目标是使曲线到数据点的距离差异最小。 1.2 线性回归 ...
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...
其中,线性回归模型是最常用的预测分析方法之一,旨在建立一个线性关系来解释自变量(特征)与因变量(目标)之间的关系。 2. 线性回归模型基本原理 线性回归模型是基于线性假设,即自变量与因变量之间存在线性关系。它通过最小化残差平方和来估计自变量对因变量的影响,并确定最佳拟合直线。 2.1 数据集准备 在构建线性回归...