回归分析模型有哪些
答：有如下模型：1、二项logistic回归：因变量为两种结局的二分类变量，如中奖=1、未中奖=0；自变量可以为分类变量，也可以为连续变量；阳性样本量n要求是自变量个数至少10倍。2、无序多分类logistic回归：因变量为无序的多分类变量，如获取健康知识途径（传统大众媒介=1，网络=2，社区宣传=3）；自变量可以...
答：它尤其适用于金融、经济和天气等涉及时间序列数据的领域。在这种方法中，一个变量可能是时间的函数，而其他变量随时间变化而与某个特定的时间序列相关。通过时间序列回归分析，可以预测未来的趋势并制定相应的策略。例如，股市预测模型可能会使用时间序列回归分析来预测未来股价走势。逻辑回归分析是一种用于分析...
答：2、可化为线性回归的曲线回归 在实际问题当中，有许多回归模型的被解释变量y与解释变量×之间的关系都不就是线性的，其中一些回归模型通过对自变量或因变量的函数变换，可以转化为常见非线性回归模型线性关系，利用线性回归求解未知参数，并作回归诊断。3、多项式回归 多项式回归模型就是一种重要的曲线回归...
答：回归分析法中，根据因变量和自变量的个数来分类，可分为一元回归分析和多元回归分析，根据因变量和自变量的函数表达式来分类，可分为线性回归分析和非线性回归分析。回归分析法是一种结果较为精确的方法，有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。但...
答：分析的关键指标包括R和R方值，通常R值大于0.4表示较好的拟合度，而自变量的显著性则通过系数后面的Sig值判断，小于0.05和0.01分别对应95%和99%的显著性水平。模型的目标是通过已知的解释变量值预测或控制被解释变量，同时检验各变量对结果的影响显著性。在回归分析中，首先从样本数据中找出变量之间的...
答：从大类层面进行分析便于我们抓住问题的本质。具有序别特征的分类变量 有时候，我们是无法明确区分「类别变量」和「序别变量」的。例如，「HY-幸福感]——取值为1-5，5代表“非常幸福”。你可以把HY视为类别变量，使用mlogit模型来分析HY=5和HY=4的人群有哪些差别。此时，数字4和5只是用来标记两类...
答：二、逻辑回归模型 逻辑回归模型主要用于解决分类问题，通过构建概率模型来对未知数据进行预测。它通过应用逻辑函数将线性回归模型的输出映射到概率空间，从而实现对未来事件的预测。这种模型在处理具有离散结果的预测问题时非常有效。三、决策树模型 决策树模型是一种基于决策过程的预测模型，它通过构建一系列决策...
答：1.相关分析：相关分析用于衡量两个或多个变量之间的关系强度和方向。常用的相关系数有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。2.回归分析：回归分析用于预测一个变量基于其他变量的变化。常用的回归模型有线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。3.主成分分析：主成分分析用于降低数据的维度，同时保留尽可能...
答：二元Logistic回归主要分为三类：1、一种是因变量为二分类的Logistic回归， 这种回归称为二项logistic回归。2、一种是因变量为无序多分类得logistic回归，这种回归称为多项式logistic回归。3、还存在具有有序多类因变量的logistic回归。 例如，疾病的严重程度为高，中，低等。这种回归也称为累积logistic回归...
答：3、随机扰动项与解释变量不相关假定：假设随机扰动项与自变量的协方差为0。4、无多重共线性：假设各解释变量之间不存在线性相关关系。5、正态性假定：假设随机扰动项服从正态分布。多元线性回归模型的检验方法有：1、判定系数检验。多元线性回归模型判定系数的定义与一元线性回归分析类似。判定系数R的计算...
网友评论：
言储18633012271：
回归模型的一般形式 -
26636俞桦
： 多元线性回归模型的一般形式为 Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki+μi i=1,2,…,n 其中 k为解释变量的数目,βj(j=1,2,…,k)称为回归系数(regression coefficient).上式也被称为总体回归函数的随机表达式.它的非随机表达式为 E(Y∣X1i,X2i,…Xki,)=β0+β1X1i+.
言储18633012271：
什么是二元线性回归模型? -
26636俞桦
： 二元线性回归分析预测法是指运用影响一个因变量的两个自变量进行回归分析因变量因变量系进行回归分析术解回归方程,对回归方程进行检验得出预测值.
言储18633012271：
简单线性回归的理论模型 -
26636俞桦
： 给定一个随机样本,一个线性回归模型假设回归子Yi和回归量之间的关系可能是不完美的.我们加入一个误差项(也是一个随机变量)来捕获除了之外任何对Yi的影响.所以一个多变量线性回归模型表示为以下的形式: 其他的模型可能被认定成非线性模型.一个线性回归模型不需要是自变量的线性函数.线性在这里表示Yi的条件均值在参数β里是线性的.例如:模型在β1和β2里是线性的,但在里是非线性的,它是Xi的非线性函数.
言储18633012271：
求助:三分类有序变量做逻辑回归,用什么模型比较好 -
26636俞桦
： 一种方法是:建立多分类的logistic回归模型,即不考虑有序无序,大数据量的时候建议采用此方法,结果为,选取某个类别为参照类别,不同分类的情况,建立不同的线性回归方程. 另一种方法是:建立有序的logistic回归模型,不同的分类采用同一个线性回归方程,只是其界限值 (常数项)有所不同.
言储18633012271：
回归算法有哪些?如果是从广义线性模型(GLM)中推导出来的回归,最好能顺带说一下响应变量的分布类型. -
26636俞桦
： 我知道logistic regression 和 softmax regression都是做分类的,但是名字是叫回归,我怕直接问有什么回归算法,就有人回答这两个,就干脆说出来.其次,我不是做分类,是做回归,你忽略{0,1,2,3,4...}的省略号了.这是一个值域为非负整数的响应变量.所以我才说,泊松回归的形式是合适的(我刚看了泊松分布的推导,更加确定泊松回归不适合我的问题).因此,我在找其他的回归算法,即使响应变量的值域是连续值也可以.
言储18633012271：
什么是混合回归模型(mixture regression model)? -
26636俞桦
： 混合回归模型:过程开发模型又叫混合模型(hybrid model),或元模型(meta-model),把几种不同模型组合成一种混合模型,它允许一个项目能沿着最有效的路径发展,这就是过程开发模型(或混合模型).实际上,一些软件开发单位都是使用几种不同的开发方法组成他们自己的混合模型.
言储18633012271：
logistic回归分析模型 -
26636俞桦
： 是1/(1+exp(-x))吧,分子分母同时乘以exp(x)就是你后面的exp(x)/(1+exp(x))了.P=1/(1+exp(-x))是一条S型的非线性概率函数,logistic函数只是中间的一种特殊情况.Y=Ln【p/(1-p)】=logit(Y)=b+bx,通过logit变换后的模型叫logistic回归模型.Ln【p/(1-p)】=b+bx,两侧取e指数就是p/(1-p)=exp(b+bx),解出来就是p=exp(b+bx)/(1+exp(b+bx)),又回到了第一个公式.
言储18633012271：
简述回归分析的概念与特点 -
26636俞桦
： 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...
言储18633012271：
如何报告回归分析的结果 -
26636俞桦
： 回归分析的结果可以分为以下几部分:1)回归模型;2)回归系数;3)因变量和自变量的特征;4)自变量之间的关系.其中,1和2是必须详细报告的基本信息;而3和4则可以根据具体情况而详略各异的辅助信息.以下分别讨论之. 如何描述...
言储18633012271：
数学建模中用于检验回归问题的模型有哪些 -
26636俞桦
： 回归模型需要经过显著性检验.因为回归模型建立后的目的在于应用和对问题做出结论.没有进行显著性检验,没有理由来说明你的回归模型的合理性.统计显著性低,不是没有意义,而是说明在你做回归模型目前为止,没有足够的数据来支撑“模型变量之间相关显著”的结论.
