線性回歸理解和應用例子


HaHa,沒錯又是作業...

理解:

線性回歸是利用數理統計中回歸分析,來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。

這句話里的“相互依賴”划重點,“關系”划重點。

簡單的一元線性回歸,就是一集合因變量一集合自變量,二者關系在 給定范圍 內可以 近似 用 一條直線 表示。

其表達形式為y = kx + e ( e為誤差服從均值為0的正態分布 )

如果說,回歸的過程就是根據樣本數據擬合建模的過程。那么線性回歸就是擬合結果只用條直線就可以表示。

是因對其變量的確定、擬合方法的研究、誤差值的分析......使它健壯的有一個“線性回歸”這么好聽的名字。

 

例子:

anyi終於邁步進了大學的校門,要開始自己獨在異鄉的生活了。

開學的第一周,媽媽給anyi布置了一個難題,要求anyi根據這一周的支出計算出自己一個月所需合理的總支出,來確定未來的生活供給。

這難倒了才步入大學的anyi,好在他認識了聰明的你。那么,請聰明的你編寫一段程序來幫助anyi計算出他一個月所需的合理供給吧?

 

可如果問題只是到這里,那么它還不算一個線性回歸的問題,只是勉強沾上了“線性”。

 

於是anyi他覺得只以自己為參照得出的所需未必長久與合理,他考慮到了人是社會性動物,所以在未來的生活交際中,所需支出免不了要與朋友們貼近。

他便又簡單隨機抽樣了許多身邊的同學支出作為樣本數據。接下來請聰明的你根據這些數據,編寫一段程序幫助anyi向媽媽提出一個月的所需合理供給吧!

 

PS:個人理解未必正確。


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