-211统计课堂-2021.XX强推回归分析。
各位同学们好！今天讲一下回归分析。回归分析是一种统计学方法，用于研究一个或多个自变量与因变量之间的关系。主要目的是理解自变量如何影响因变量，以及预测因变量在给定自变量实时的表现，根据自变量的数量回归分析。我们可以分为一元回归分析，只包含一个自变量，多元回归分析，包含两个或更多自变量。
常见的回归分析方法包括：
·1.线性回归。因变量与自变量之间的关系，通过线性函数建模，线性回归又分为两种：简单线性回归一元回归中的线性回归；多元线性回归，多元回归中的线性回归。
·2.非线性回归。因变量与自变量之间的关系，通过非线性函数建模。然后讲一讲实现回归分析的基本步骤。
→1.定义问题，明确因变量和自变量。
→2.收集数据，获取足够的观测样本来研究变量之间的关系。
→3.选择模型，根据问题和数据的性质选择合适的回归模型。
→4.估计参数，使用最小二乘法，最大似然法等方法估计模型参数。
→5.评估模型。根据残差分析拟优和度AIC或BIC等指标，检验模型的准确性和可靠性。
→6.应用模型。基于模型预测未知的观察值并在必要时调整模型。
因时间问题我们只讲这些。
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