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《回归分析》北师大版选修本课程旨在向高中教师和学生介绍回归分析,通过简单线性回归和多元回归进一步了解该主题,并涵盖了变量选择和重要算法等核心概念什么是回归分析?定义意义应用回归分析适用于研究变量间回归分析帮助我们分析和解回归分析被广泛应用于金融、关系的统计学方法它试图释变量之间的数学关系,可医疗、营销等领域,为数据建立一个模型来描述一个变以帮助我们更好地预测未来分析和预测提供帮助量对另一个变量的影响结果简单线性回归模型参数估计假设检验使用一条线性函数拟合两个变量估计回归系数,用判断回归系数是否显著,在给定OLS间的关系,反映出变量间的方向()算的显著水平下进行ordinary leastsquares和强度法解决最小二乘法多元回归分析模型1使用线性函数拟合多个变量间的关系,反映出它们的复杂性和相互间的影响参数估计2通过(均方误差)和回归技术MSE OLS求解回归系数假设检验3对每个回归系数进行显著性检验和方差模型诊断分析,得出多元回归模型的整体指标4进行回归结果的误差分析和离群点处理,进一步提高模型的精度变量选择正则化方法信息准则法稳定性选择法用罚项化方法来收缩回归系使用描述数据分布均匀程度自适应的变量选择方法,可数,同时可帮助过滤掉无用的指标(如和),进以帮助筛选最优变量集BIC AIC的变量行变量选择算法介绍最小二乘法1常用于解决可观测数据和结果之间的差异问题,进而得出回归系数岭回归2针对多元回归时维数灾难的问题,加“”入正则化项来平衡结果的偏差和方差回归L23Lasso与岭回归不同,使用正则化项,Lasso L1回归使数据慢慢地趋近于,而不是无穷0Elastic-Net4结合岭回归和,平衡和正则Lasso L1L2化项,使得模型精度更高回归5Logistic非线性回归模型,可用于建模二分类或多分类问题注意事项本课程适用于高中教师和学生•本课程为同步课程,请按照学校教务安排时间和地点•课程实践需要使用相关软件,请提前准备相关设备•如有任何疑问,请及时联系课程指导教师谢谢!•。