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标题: 算法大全第12章_回归分析 [打印本页]
作者: 普大帝    时间: 2022-7-12 10:28
标题: 算法大全第12章_回归分析
你好！我是陪你一起进阶人生的普大帝！愿你成才！祝你成长！8 E7 h; Q/ J  f" P. i' k. G: c
为大家更新一些算法类的辅助资料，大家在想学习时，或者比赛急需时就可以按照对应的名字找到对应的算法，加以应用了。大家按照下图所示箭头处点击主题，就可以查看到其他算法类内容了，或者搜索框内输入算法大全，也可以搜索到对应的贴子，本篇为第12篇。
) g, x# w1 a) H, e
前面我们讲过曲线拟合问题。曲线拟合问题的特点是，根据得到的若干有关变量的一组数据，寻找因变量与（一个或几个）自变量之间的一个函数，使这个函数对那组数据拟合得最好。通常，函数的形式可以由经验、先验知识或对数据的直观观察决定，要作的工作是由数据用最小二乘法计算函数中的待定系数。从计算的角度看，问题似乎已经完全解决了，还有进一步研究的必要吗?从数理统计的观点看，这里涉及的都是随机变量，我们根据一个样本计算出的那些系数，只是它们的一个（点）估计，应该对它们作区间估计或假设检验，如果置信区间太大，甚至包含了零点，那么系数的估计值是没有多大意义的。另外也可以用方差分析方法对模型的误差进行分析，对拟合的优劣给出评价。简单地说，回归分析就是对拟合问题作的统计分析。
% V9 b' Y9 h! K具体地说，回归分析在一组数据的基础上研究这样几个问题：
2 D: j8 c+ J: O% d& k6 T& s) z（i）建立因变量 y 与自变量x 1，x2， xm 之间的回归模型（经验公式）；0 [' F' t, W$ ]# ^3 o- @, h3 {
（ii）对回归模型的可信度进行检验；
" t/ d4 m* o, [! }5 ~* l（iii）判断每个自变量 ) 对 y 的影响是否显著；
: [- K+ D6 a2 j（iv）诊断回归模型是否适合这组数据；: N  z$ N$ y& E2 R8 A
（v）利用回归模型对 y 进行预报或控制。
4 H% g% p3 I& w$ b1 Y/ M4 o; v( T+ t- H5 x( z: c
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作者: 数模老哥    时间: 2022-7-22 06:35
发表回复66666666 X: r4 s9 l$ c' T9 n' n7 t$ c
作者: 数模老哥    时间: 2022-9-5 22:30
6666666666
8 l1 H5 {5 r' U+ c8 S; }% G
作者: 1051373629    时间: 2022-10-22 09:43
感谢楼主的资料8 y( i/ @5 ?5 q& i! Y% s& x




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