2016 - 2024

感恩一路有你

python线性回归简单例子 一元线性回归和多元线性回归?

浏览量:1956 时间:2021-03-16 09:56:25 作者:admin

一元线性回归和多元线性回归?

单变量线性指解释变量对解释变量的影响。多元线性是指多个解释变量对被解释变量的影响。计算一元线性回归方程的最小二乘法是整个回归思想的核心。在多元线性回归方程中,由于变量的增加,异方差现象最为普遍,有时阶数会影响回归方程,现在我们也可以用SPSS和Eviews软件来计算这些变量。

多元线性回归与一元线性回归有何不同?

一元线性回归意味着只有一个自变量要研究单变量对因变量的影响,如身高(x)对体重(y)的影响

多元线性回归就是研究身高(x)与体重(y)之间的关系多个自变量对因变量的影响,例如,影响体重的因素不仅包括身高,还包括体重还有一些疾病等可能导致体重变化的因素

线性回归的基础有多远?从最简单的单向线性回归出发,发现当一个自变量不足时,存在多元线性回归。包含一元线性回归参数的假设检验也可以推广到多元线性回归,然后会出现一元线性回归不具备的问题,如多重共线性,即多个自变量之间存在线性关系。

所以多重线性回归是单一线性回归的推广

python线性回归简单例子 python一元线性回归斜率 python线性回归实例

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。