在日常数据分析工作当中，回归分析是应用十分广泛的一种数据分析方法，按照涉及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 回归分析的实施步骤： 1）根据预测目标，确定自变量和因变量 2）建立回归预测模型 3）进行 ...

使用R做回归分析整体上是比较常规的一类数据分析内容，下面我们具体的了解用R语言做回归分析的过程。 首先，我们先构造一个分析的数据集 接下来，我们进行简单的一元回归分析，选择y作为因变量，var1作为自变量。 一元线性回归的简单原理：假设有关系y=c+bx+e,其中c+bx 是y随x变化 ...

方法1 统计逻辑：统计一个loginname的所有去重的通讯录数C,统计这个Loginname对应的每个设备对应的通讯录c1,c2,c3…cn; X=(c1/c+c2/c+c3/c+… ...

1 一元线性回归 线性回归是一种简单的模型，但受到广泛应用，比如预测商品价格，成本评估等，都可以用一元线性模型。y = f(x) 叫做一元函数，回归意思就是根据已知数据复原某些值，线性回归（regression）就是用线性的模型做回归复原。 基本思想：已知一批(x, y)来复原另外未知的值 ...

转自：https://blog.csdn.net/lulujiang1996/article/details/78802432 一元线性回归分析概念回顾： 线性回归方程：1.假设随机变量y和普通变量x存在以下关系 y~N(a+bx,σ^2) 其中a,b,σ^2都是不依赖于x ...

为了便于大家理解，我把通过EXCEL做的量化回测框架整理成一个思维导图。如下： 第一步：对投资策略进行准确的描述 使用结构化的语言，把策略描述出来。 一个完整的策略要包括四要素：标的（择股），买入、卖出（择时），仓位（风险管理）。 第二步：导入数据 数据来源的几种方式 ...

2017-02-22，Update： 鉴于这篇文章反馈很多，有部分读者照着这篇文章步骤的读者跑不通来咨询，因为这篇里代码是分散写的很容易漏掉步骤，如果完全按照文章是可以重现的，如果还是不能重现，有个简化后的例子，全部代码在这里： https://github.com ...

那我们改如何做回归测试呢？ 总结为以下几点1、在测试策略制定阶段，制定回归测试策略2、确定需要回归 ...