python数据分析之线性回归

线性回归

(1)线性回归的主要内容:

有兴趣可以玩一下这个游戏:是猜相关系数的,给你一些散点图,猜相关系数,很难猜对,说明看图说明相关性不靠谱!

(2)线性回归怎么做?数学公式

一个简单线性回归的例子:

ols:

拟合优度:

(3) 假设检验

线性回归这位老师用的是statsmodels做的。

这就是用线性回归拟合出来的模型!

使用这个函数可以直接得到模型的一些结果,会得到这些表!

这个是预测的函数:predict(x)。这是这个包的函数!

二、多元线性回归

也可以用向量的方式。

参数是迭代计算的,此处不讲了。

模型的检验

只用与 模型的选择 调整的r方。避免的样本量的影响,预防过拟合!

python中的实现 试用stats model 多个变量用+连一起!

模型的一些值

变量的筛选,除了常规的,就是使用相前,向后还有逐步,还有全子集的方法。

不多介绍,上篇也讲过。

python需要自己写来实现,当然我不会,这里可以用spss去实现

这是python代码

跳过。。。

回归的假设。

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  • 原文链接http://kuaibao.qq.com/s/20180121A0IFDN00?refer=cp_1026
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