1.回歸分析
- 數(shù)據(jù)量要多，樣本總量n越大越好——>保證擬合效果更好，預(yù)測(cè)效果越好
- 一般n>40/45較好
- 方法
- 建立回歸模型 yi=β0+β1i+……+βkxki+εi
- 所估計(jì)的公式寫出來(lái)
- 把數(shù)據(jù)帶進(jìn)去求回歸系數(shù)【通過(guò)最小二乘估計(jì)求出β^是多少】
- 【部分】檢驗(yàn)回歸系數(shù)β1，β2……βk是否為0，系數(shù)顯著說(shuō)明自變量x顯著
- 若βi=0，說(shuō)明回歸方程不受xi所影響，簡(jiǎn)化回歸方程
- 【整體】檢驗(yàn)回歸方程
- 0<r^2<=1【R2越接近1模型越好，R2小一定不好 】
- 方差分析
- Sig【p值】越小越好 Sig<0.01較為顯著
- 預(yù)測(cè)未來(lái)
- 建立回歸模型 yi=β0+β1i+……+βkxki+εi
εi一般是iid的，表示相互獨(dú)立且同分布，~N（σ，σ^2）
2. 邏輯回歸
- 因變量是屬性變量，分類變量，至少有一個(gè)變量是連續(xù)的
- 模型
3. 聚類分析
- 系統(tǒng)聚類法【樣本少的情況】
不斷縮減類的個(gè)數(shù)，且選擇的標(biāo)準(zhǔn)不唯一- 對(duì)樣品聚類
- 對(duì)變量聚類
4. 判別分析
- 選擇的標(biāo)準(zhǔn)唯一，有監(jiān)督的學(xué)習(xí)
5. 主成分分析
- 目的：降維??！使變量減少
- 取出一部分主成分【例：y1，y2，y3】
- 用取出的主成分對(duì)y做回歸
- 估計(jì)y1，y2，y3前的系數(shù)因子a1，a2，a3
- 對(duì)系數(shù)解讀主成分中自變量x幾占比較大【多使用因子分析】
6. 因子分析
文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-562619.html
- 通過(guò)相關(guān)矩陣大部分元素都>0.3，相關(guān)系數(shù)較大
- 寫出因子模型，再分析
7. 對(duì)應(yīng)分析
- 橫縱坐標(biāo)都看作分類的變量
文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-562619.html
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