R语言解读多元线性回归模型

2017-01-31

R语言解读多元线性回归模型 在许多生活和工作的实际问题中，影响因变量的因素可能不止一个，比如对于知识水平越高的人，收入水平也越高，这样的一个结论。这其中可能包括了因为更好的家庭条件，所以有了更好的 ...

Python数据挖掘之线性回归知识及预测糖尿病实例

2017-01-15

Python数据挖掘之线性回归知识及预测糖尿病实例 今天主要讲述的内容是关于一元线性回归的知识，Python实现，包括以下内容：         1.机器学习常用数据集介绍    ...

stata线性回归分析_stata线性回归

2017-01-06

stata线性回归分析_stata线性回归 总体平方和残差平方和，解释平方和 ，F检验值 F检验P值 判定系数 调整判定系数 均方根误差 变量系数 标准误差 t检验值 t检验P值 置信区间    这些值怎么看？？？？ ...

spss教程：线性回归分析_spss线性回归分析案例

2016-12-22

spss教程：线性回归分析_spss线性回归分析案例 回归分析是一种应用很广的数量分析方法，用于分析事物间的统计关系，侧重数量关系变化。回归分析在数据分析中占有比较重要的位置。 一元线性回归模型：指只有 ...

SPSS—非线性回归(模型表达式)案例解析

2016-12-11

SPSS—非线性回归(模型表达式)案例解析 由简单到复杂，人生有下坡就必有上坡，有低潮就必有高潮的迭起，随着SPSS的深入学习，已经逐渐开始走向复杂，今天跟大家交流一下，SPSS非线性回归，希望大家能够指点一二 ...

SPSS分析技术:非线性回归;科学种田!肥料应该用多少合适

2016-12-05

SPSS分析技术:非线性回归;科学种田!肥料应该用多少合适 非线性回归 非线性关系可以分为本质是线性关系的非线性关系和完全非线性关系，有点拗口。在曲线回归总已经介绍，可以通过变量装换，转化为线性关系， ...

多元线性回归实战笔记

2016-10-01

多元线性回归实战笔记 R语言中的线性回归函数比较简单，就是lm()，比较复杂的是对线性模型的诊断和调整。这里结合Statistical Learning和杜克大学的Data Analysis and Statistical Inference的章节以及《R语言 ...

R实现多元线性回归分析！

2016-06-20

R中的线性回归函数比较简单，就是lm()，比较复杂的是对线性模型的诊断和调整。这里结合Statistical Learning和杜克大学的Data Analysis and Statistical Inference的章节以及《R语言实战》的OLS(Ordinary Least Squa ...

scikit-learn的线性回归模型

2016-05-05

scikit-learn的线性回归模型 特征选择的方法 作为有监督学习，分类问题是预测类别结果，而回归问题是预测一个连续的结果。 1. 使用pandas来读取数据 Panda ...

线性回归介绍之一

2016-05-04

线性回归介绍之一 线性回归在所有的统计方法中绝对占有不可忽视的一席之地，其用途之广泛毋庸置疑，更重要的是它是整个回归家族中最为简单、也最容易理解的方法，几乎所有的统计学教材，不管是医学统计还是 ...

数据分析与统计推断:线性回归

2016-03-31

数据分析与统计推断:线性回归 相关性(correlation) 相关性描述了两个变量之间线性关联的强度，表示符号为R。 属性： 相关系数的幅度(绝对值)测量两个数字变量之间线性关联的强度 相关系数 ...

从一个R语言案例学线性回归

2016-01-26

从一个R语言案例学线性回归 数据分析师用r语言做数据分析的时候会很多，也有很多数据分析师对于用r语言不是很了解，下面就谈论一下？ 线性回归简介：如下图所示，如果把自变量（也叫independent variable ...

用R语言进行简单线性回归分析_数据分析师考试

2015-07-01

用R语言进行简单线性回归分析_数据分析师考试 用R语言进行简单线性回归分析，数据出自何晓群--应用回归分析，语言如下所示： x y 3.4 26.2 1.8 17.8 4.6 31.3 2.3 23.1 ...

【连载7】如何用spss做probit回归和非线性回归

2014-12-02

Probit回归： Probit回归全称probability unit，翻译过来叫做概率单位法，蛮拗口的一个名字。这个回归主要用于研究半数效量用的。直白一点说，就是比方你拿一种药去药蟑螂，你想知道你用多少药能药死多少 ...

【连载4】 如何用spss做一般（含虚拟变量）多元线性回归

2014-11-28

【连载4】 如何用spss做一般（含虚拟变量）多元线性回归 回归一直是个很重要的主题。因为在数据分析的领域里边，模型重要的也是主要的作用包括两个方面，一是发现，一是预测。而很多时候我们就要通过回归来进 ...

从“整体波动”到“因子归因”：CDA数据分析师视角下的应用效应分解法来分析时间序列

2026-08-21

 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测，但当被问到“这个月销售额增长20%，到底是长期趋势自然增长，还是促销活动的短期刺激？APP日活下降5%，是季节性回落的正常现象，还是产品体验恶化？”时，却常常答不上 ...

【CDA干货】特征置换重要性分析：原理、计算流程、优劣势与业务应用

2026-07-29

在机器学习建模与特征工程实践中，判断不同特征对模型预测效果的贡献度，是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重要性（Permutation Feature Importance）是一类应用广泛、模型无关的特征重要性评估方 ...

【CDA干货】面板数据聚类分析：方法原理、实操流程与金融场景应用

2026-07-21

在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中，大量数据以面板数据形态存在：例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位客户连续多个周期的交易行为数据、多个企业连续多年的经营数据。这类数据同时兼具截面 ...

从“整体波动”到“因子归因”：CDA数据分析师视角下的应用效应分解法来分析时间序列

2026-07-14

 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测，但当被问到“这个月销售额增长20%，到底是长期趋势自然增长，还是促销活动的短期刺激？APP日活下降5%，是季节性回落的正常现象，还是产品体验恶化？”时，却常常答不上 ...

CDA持证人专访：王晓琳谈数据分析备考与秋招实战经验

2026-07-10

【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统计学专业、课程项目 【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到研三毕业生王晓琳，她分享了本 ...