多元回歸分析和層次分析法區(qū)別？多元回歸分析又可分為“逐步回歸”(stepwise regression)和“層次回歸” (hierarchical regression).“逐步回歸”先選擇與效標(biāo)相關(guān)

多元回歸分析和層次分析法區(qū)別？

多元回歸分析又可分為“逐步回歸”(stepwise regression)和“層次回歸” (hierarchical regression).“逐步回歸”先選擇與效標(biāo)相關(guān)最高的預(yù)測變量進(jìn)入方程，然后，運(yùn)用偏相關(guān)方法，逐一檢驗(yàn)與效標(biāo)相關(guān)較高或次高的預(yù)測變量，直至新增變量不再產(chǎn)生具有統(tǒng)計(jì)顯著意義的增量效應(yīng)為止.“層次回歸”則由研究者根據(jù)理論或?qū)嶋H需要確定不同變量進(jìn)入回歸方程的順序

python多元線性回歸怎么計(jì)算？

多元線性回歸是回歸預(yù)測比較常見、簡單的一種，主要是挖掘多個(gè)自變量X和目標(biāo)變量Y之間潛在的關(guān)系，然后用一個(gè)表達(dá)式去表示，python里邊提供了用于做多元線性回歸預(yù)測的包scikit-learn，樓主直接可以在訓(xùn)練集上做訓(xùn)練，很方便，如果樓長想了解它是如何實(shí)現(xiàn)的，可以看看源碼，官方文檔上也有詳細(xì)的說明，理論 代碼，圖文并茂，很快就能看懂，如果理論方面過關(guān)，python編程基礎(chǔ)也可以，也可自己實(shí)現(xiàn)多元線性回歸

python里面多元非線性回歸有哪些方法？

SciPy 里面的子函數(shù)庫optimize， 一般情況下可用curve_fit函數(shù)直接擬合或者leastsq做最小二乘