线性回归和线性相关分析对数据有什么要求 线性回归分析 适用于离散数据吗
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线性相关分析的数据要求：
可以是连续性数据，也可以是分类数据。
线性回归分析的数据要求：
自变量可以是分类变量和连续性变量，因变量必须是连续性变量。
分类变量：比如性别\民族\学历等，数据之间无法进行加减的。
连续变量：比如身高\体重\收入\温度等，这种有具体意义的数据，可以进行平均和加减的。
扩展资料：
在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。
不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布（多元分析领域）。
参考资料来源：百度百科-线性回归
在线性回归有，有上述关系，即：R^2=r^2，在其实回归模型中不一定适用。
这个变量相应的t值是 -2.10，绝对值大于2，p值也<0.05，所以是显著的。结论是，年长的人对文档质量的评价会更低，这个影响是显著的。相反，领域知识越丰富的人，对文档的质量评估会更高，但是这个影响不是显著的。这种对回归系数的理解就是使用回归分析进行假设检验的过程。
扩展资料：
有关吸烟对死亡率和发病率影响的早期证据来自采用了回归分析的观察性研究。为了在分析观测数据时减少伪相关，除最感兴趣的变量之外,通常研究人员还会在他们的回归模型里包括一些额外变量。例如，假设我们有一个回归模型。
其相关变量是经数年观察得到的吸烟者寿命。研究人员可能将社会经济地位当成一个额外的独立变量，已确保任何经观察所得的吸烟对寿命的影响不是由于教育或收入差异引起的。
参考资料来源：百度百科-线性回归
线性回归分析的数据要求: 自变量可以是分类变量和连续性变量，因变量必须是连续性变量。
分类变量：比如性别\民族\学历等，数据之间无法进行加减的。
连续变量 ：比如身高\体重\收入\温度等，这种有具体意义的数据，可以进行平均和加减的。
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