目录## 变量筛选方法 预测与回归诊断 其他统计量 SAS中Weight和Freq的区别 Refreence 1. 变量筛选方法 全回归模型 （None） 向前发（Forward） -- 逐步引入法 向后发（Backward） --逐步剔除法 逐步 ...

一、二元输入特征线性回归 测试数据为：ex1data2.txt Python代码如下： 二、多元线性回归，以三个特征输入为例 输入数据：testdata.txt。其中第一列是指输入的数据序列，不可读入 python ...

一、简单的多元线性回归： data.txt 回归代码： 简单的得到一个变换的公式 y=b(1)+b(2)*x1+b(3)*x2+b(3)*x3; 二、ridge regression岭回归 　　其实就是在回归前对数据进行预处理，去掉一些偏差 ...

1.概述 在机器学习里面，常见的预测算法有以下几种： 简易平均法：包括几何平均法、算数平均法及加权平均法； 移动平均法：包括简单移动平均法和加权移动平均法； 指数平滑法：包括一次指数平滑法和二次指数平滑法，以及三次指数平滑法； 线性回归法：包括一元线性回归和二元线性回归 ...

一、概述 （F检验）显著性检验：检测自变量是否真正影响到因变量的波动。 （t检验）回归系数检验：单个自变量在模型中是否有效。 二、回归模型检验 检验回归模型的好坏常用的是F检验和t检验。F检验验证的是偏回归系数是否不全为0（或全为0），t检验验证的是单个自变量是否对因变量的影响是显著 ...

一、概述 （F检验）显著性检验：检测自变量是否真正影响到因变量的波动。 （t检验）回归系数检验：单个自变量在模型中是否有效。 二、回归模型检验 检验回归模型的好坏常用的是F检验和t检验。F检验验证的是偏回归系数是否不全为0（或全为0），t检验验证的是单个自变量是否对因变量的影响是显著 ...

一、模型假设 传统多元线性回归模型 最重要的假设的原理为： 1. 自变量和因变量之间存在多元线性关系，因变量y能够被x1,x2….x{k}完全地线性解释；2.不能被解释的部分则为纯粹的无法观测到的误差 其它假设主要为： 1.模型线性，设定正确； 2.无多重共线性； 3.无内生性； 4. ...

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