r语言实现岭回归_R语言回归篇

news/2025/1/31 9:35:00/

1.回归的多面性

回归类型

用途

简单线性

个量化的解释变量来预测一个量化的响应变量(一个因变量、一个自变量)

多项式

一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量,模型的关系是

n阶多项式(一个预测变量,但同时包含变量的幂)

多元线性

用两个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量(不止一个预测变量)

多变量

用一个或多个解释变量预测多个响应变量

Logistic

用一个或多个解释变量预测一个类别型变量

泊松

用一个或多个解释变量预测一个代表频数的响应变量

Cox比例风险

用一个或多个解释变量预测一个事件(死亡、失败或旧病复发)发生的时间

时间序列对误差项相关的时间序列数据建模

非线性

用一个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量,不过模型是非线性的

非参数

用一个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量,模型的形式源

自数据形式,不事先设定

稳健

用一个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量,能抵御强影响点的干扰

2.OLS回归

OLS回归是通过预测变量的加权和来预测量化的因变量,其中权重是通过数据估计而得以的参数。

使残差平方和最小

为能够恰当地解释OLS模型的系数,数据必须满足以下统计假设:

(1)      正态性对于固定的自变量,因变量值成正态分布

(2)      独立性 Yi值之间相互独立

(3)      线性   因变量与自变量之间为线性相关

(4)


http://www.ppmy.cn/news/519674.html

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