漫画统计学之回归分析目录
欢迎来到诺伦茶餐厅，我们在这里为您揭开漫画统计学中的神秘面纱，特别是回归分析这一主题。在第1章基础知识中，我们将首先了解统计学的基础书写规则，包括反函数、指数函数与自然对数函数的定义及其性质。接着深入探讨微分和矩阵概念，区分数值数据和分类数据，以及如何计算离差平方和、方差和标准差。概率密度函数也将在此章介绍。
进入第2章回归分析，我们将学习回归分析的定义和实例，同时讨论注意事项，如标准化残差的重要性。内插法和外插法也是此章的关键内容，以及如何识别和处理序列相关问题。直线之外的回归方程也是本章亮点之一。
在第3章重回归分析中，我们将深入研究其定义和实例，强调注意事项，如标准化残差的使用和马氏距离在置信区间和预测区间中的应用。自变量为“不可测”数据时的处理方法以及多重共线性问题也将逐一解析。
第4章专门讲解Logistic回归分析，涉及极大似然法和因变量处理方法，通过实例让您掌握这一工具。同时，我们会讲解注意事项，包括Odds Ratio(优势比)和相关检验方法，以及如何创建BubbleChart(气泡图)来直观展示数据。
附录部分，通过Excel演示了自然对数、指数函数、矩阵运算、逆矩阵等基本概念，以及X2分布和F分布的坐标及其概率计算，以及回归分析中的关键系数。让我们通过实践来加深理解。
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