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python線性回歸簡單例子 一元線性回歸和多元線性回歸?

一元線性回歸和多元線性回歸?單變量線性指解釋變量對解釋變量的影響。多元線性是指多個解釋變量對被解釋變量的影響。計算一元線性回歸方程的最小二乘法是整個回歸思想的核心。在多元線性回歸方程中,由于變量的增加

一元線性回歸和多元線性回歸?

單變量線性指解釋變量對解釋變量的影響。多元線性是指多個解釋變量對被解釋變量的影響。計算一元線性回歸方程的最小二乘法是整個回歸思想的核心。在多元線性回歸方程中,由于變量的增加,異方差現(xiàn)象最為普遍,有時階數(shù)會影響回歸方程,現(xiàn)在我們也可以用SPSS和Eviews軟件來計算這些變量。

多元線性回歸與一元線性回歸有何不同?

一元線性回歸意味著只有一個自變量要研究單變量對因變量的影響,如身高(x)對體重(y)的影響

多元線性回歸就是研究身高(x)與體重(y)之間的關(guān)系多個自變量對因變量的影響,例如,影響體重的因素不僅包括身高,還包括體重還有一些疾病等可能導(dǎo)致體重變化的因素

線性回歸的基礎(chǔ)有多遠(yuǎn)?從最簡單的單向線性回歸出發(fā),發(fā)現(xiàn)當(dāng)一個自變量不足時,存在多元線性回歸。包含一元線性回歸參數(shù)的假設(shè)檢驗也可以推廣到多元線性回歸,然后會出現(xiàn)一元線性回歸不具備的問題,如多重共線性,即多個自變量之間存在線性關(guān)系。

所以多重線性回歸是單一線性回歸的推廣