【数学建模备赛】Ep06：多元线性回归分析

news/2024/9/20 7:28:20/ 标签: 数学建模, 线性回归, 算法

文章目录

  • 一、前言🚀🚀🚀
  • 二、多元线性回归分析：☀️☀️☀️
      • 1. 回归分析的介绍和分类
        • 1.1相关性
        • 1.2 相关性≠因果性
        • 1.3 因变量Y
        • 1.4 自变量X
      • 2. 回归分析的三条使命
      • 3. 数据的分类以及数据的来源
        • 3.1 三种数据类型
        • 3.2 三种数据类型的建模方法
      • 4. 一元线性回归
      • 5. 回归系数的解释（难）
        • 5.1 回归系数及内外生性
        • 5.2 核心解释变量和控制变量
      • 6. 四种模型的解释
        • 6.1 一元线性回归
        • 6.2 双对数模型
        • 6.3 半对数模型（两种）
        • 6.4 特殊自变量
        • 6.4 特殊自变量的解释
      • 7. 多分类的虚拟变量设置
  • 三、回归例子：🍓🍓🍓
      • 3.1 所用软件（用于导入数据）
      • 3.2 数据的描述性统计
        • ① 定量数据
        • ② 定性数据
        • ③ Stata回归的语句
      • 3.3 拟合优度低怎么办
      • 3.4 解决第二问 标准化回归（去除量纲的影响）
  • 四、基于多元回归模型的犬学生期末数学成绩影响因素分析（批判）
      • 4.1 做回归主要看两点
  • 五、网络借贷中的地域歧视现象研究-基于“人人贷”平台的经验数据
      • 5.1 选题背景和意义
      • 5.2 数据说明
      • 5.3 数据描述性统计结果
      • 5.4 检验地狱歧视是否存在的模型（1）
      • 5.5 检验地狱歧视是否存在的模型（2）
      • 5.6 稳健性检验
  • 六. 异方差 多重共线性以及逐步回归的介绍
      • 6.1 异方差
        • ① 扰动项要满足的条件

一、前言🚀🚀🚀

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☀️
要么读书，要么旅游

本文简介：本文简介：本讲我们将介绍多元线性回归在数学建模中的应用。

二、多元线性回归分析：☀️☀️☀️

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1. 回归分析的介绍和分类

  
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1.1相关性

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1.2 相关性≠因果性

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1.3 因变量Y

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1.4 自变量X

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2. 回归分析的三条使命

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3. 数据的分类以及数据的来源

3.1 三种数据类型

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3.2 三种数据类型的建模方法

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4. 一元线性回归

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优化问题

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5. 回归系数的解释（难）

   引入了新的自变量价格后，对回归系数的影响非常大!原因:遗漏变量导致的内生性
  

5.1 回归系数及内外生性

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5.2 核心解释变量和控制变量

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6. 四种模型的解释

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6.1 一元线性回归

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6.2 双对数模型

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6.3 半对数模型（两种）

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6.4 特殊自变量

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6.4 特殊自变量的解释

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7. 多分类的虚拟变量设置

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三、回归例子：🍓🍓🍓

3.1 所用软件（用于导入数据）

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数据

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要计算回归系数，需要有一个好用的软件
这里是用stata软件。

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软件的使用

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3.2 数据的描述性统计

① 定量数据

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** 复制完后粘贴到Excel中，然后制作成好看的表格再放到论文中。**

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② 定性数据

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③ Stata回归的语句

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3.3 拟合优度低怎么办

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3.4 解决第二问 标准化回归（去除量纲的影响）

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四、基于多元回归模型的犬学生期末数学成绩影响因素分析（批判）

这里做归一化处理，后面就不好解释
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4.1 做回归主要看两点

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五、网络借贷中的地域歧视现象研究-基于“人人贷”平台的经验数据

5.1 选题背景和意义

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  在这里插入图片描述

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5.2 数据说明

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5.3 数据描述性统计结果

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5.4 检验地狱歧视是否存在的模型（1）

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5.5 检验地狱歧视是否存在的模型（2）

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5.6 稳健性检验

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六. 异方差 多重共线性以及逐步回归的介绍

6.1 异方差

① 扰动项要满足的条件

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Alt


http://www.ppmy.cn/news/1514643.html

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