线性回归数学模型,线性回归模型的计算

我们发现，年龄的VIF远大于10，故去除年龄这一变量，去除后重新计算剩余变量VIF发现所有均<10，即可继续。

4. 计算调整R方

5. 数据标准化

我们希望不同自变量的线性系数，相互之间有可比性，不受它们取值范围影响。

6. 拟合模型，计算回归系数

共享单车分数案例，因变量是分数，自变量是年龄、组别、城区，线性回归的结果为：分数 = 5.5 2.7 * 年龄 0.48 * 对照组 0.04 * 朝阳区 0.64 * 海淀区 0.19 * 西城区。

7. 生成分析洞见——驱动力因素