5.1 多元线性回归分析

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从线性回归到无监督学习,数据科学家需要掌握的十大统计技术

案例 统计学之多元线性回归分析

多元线性回归(预测变量不止一个) 我们用一条直线来描述一元线性模型中预测变量和结果变量的关系,而在多元回归中,我们将用一个多维(p)空间来拟合多个预测变量。

python环境下的8种简单线性回归算法

研究 新冠与气温关联大 超22.5 确诊率大幅下降

一元 多元 线性回归分析之python语言实现

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通过fsi总指数多期线性回归分析,中国上市公司fsi总指数走势与我国gdp年增长率走势呈现正相关关系。

由此得出 多元线性回归方程为:y=-1887+0.5565x1+2.263x2-2.283x3 绘制自变量与因变量之间的散点图和拟合曲线: 进行模型的预测,需要用到predict函数。

根据线性回归所得数据: 对gdp的增长速度和上市公司主营业务收入增长速度的 历史 数据进行线性回归,并根据线性回归所得的线性关系进行预测。 (

回归包括线性回归、非线性回归、逻辑回归等。