线性回归线性回归

线性回归线性回归Tag内容描述：<p>1、多重线性回归 （Multiple Linear Regression）,一、概述 二、参数估计与假设检验 三、回归方程评价与共线性诊断 四、MLR分析策略 五、进一步讨论的问题,提纲,多重线性回归是简单线性回归的推广，是多变量统计分析中的常用方法之一。 多变量统计分析是研究客观事物中多种因素间相互依赖和作用统计规律性的一个数理统计学分支。,一、多重线性回归概述,一个结果变量Y和多个自变量(X1, X2 , , Xk)间的线性回归称为多重线性回归(MLR)。,应用： 探索疾病发生的危险因素; 确定自变量对因变量影响相对重要性; 用回归方程进行预测。,例1：某地13岁。</p><p>2、2019/6/13,郑平正 制作,3.1回归分析的基本思想及其初步应用（一）,高二数学 选修2-3,2019/6/13,郑平正 制作,复习 一 变量之间的关系 1 确定性的函数关系 2 不确定性的相关关系： 自变量取值一定时，因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系，叫做相关关系，相关关系是一种非确定的关系,2019/6/13,郑平正 制作,.,年龄,脂肪,23,9.5,27,17.8,39,21.2,41,25.9,45,49,27.5,26.3,50,28.2,53,29.6,54,30.2,56,31.4,57,30.8,年龄,脂肪,58,33.5,60,35.2,61,34.6,如上的一组数据，你能分析人体的脂肪含量与年龄 之间有怎样的关系吗？,二 线。</p><p>3、简单线性回归,概述,多个变量之间关系研究： 例： 某人群年龄、BMI与收缩压的关系； 儿童身高、胸围与肺活量的关系； 在此，介绍两个变量间线性的数量依存关系，即线性回归。,“回归”的由来,Regression 释义,大多数高个子父代的子一代在成年之后的身高平均来说不是更高，而是稍矮于其父代水平； 大多数矮个子父代的子一代的平均身高不是更矮，而是稍高于其父代水平。 Galton将这种趋向于人群平均水平的现象称之为“回归”。,Regression 释义,Galton数据散点图（英寸）,直线回归的概念,回归 F.Galton和Karl Pearson发现儿子身高（Y，英寸）。</p>