纽约市Airbnb数据的回归分析 概述 对于这个项目，我决定使用Kaggle.com的NYC Airbnb数据集。 Airbnb是Airbnb的缩写，最初的名称是AirBedandBreakfast.com，如今它已成为一种被全世界使用和认可的服务。 对于各个年龄段的旅客，Airbnb都在变得越来越受欢迎。 家庭，商务专业人士和单身旅行者都开始使用Airbnb作为传统酒店客房的替代选择。 价格的灵活性，便利设施的选择以及遍布各地的位置使它们成为旅行者的理想选择。数以百万计的列表产生了大量数据，可以分析这些数据并用于业务决策，了解客户和提供商的行为以及绩效。平台。 目标 挑选房屋的想法似乎令人生畏，但是通过仔细的分析和数据，确定邻居价格的范围可以缩小，从而使决策变得更加容易。 该项目的目的是分析不同特征并建立ML模型以预测价格。 关于数据集 Datset是有关纽约市行政区中不同房东的Airb

此代码可以用于实现地理加权回归分析；包括普通的地理加权回归和贝叶斯地理加权回归；包含算法代码和应用实例的代码；

专门用于处理数据分析，包括多元分析，线性回归分析等，简单方便，一用即知。推荐下载使用，处理数据十分方便

面板数据回归方法及案例

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使用数据挖掘的电影成功预测 在这个项目中，我们试图了解什么会影响电影的收入，以及我们如何通过使用某些数据挖掘技术来进行预测。 此处使用的数据是从 API获取的。

应用回归分析的教材对应的讲稿，希望对有关统计学的学生有所帮助。

预测方法包括插值拟合 灰色预测 回归分析 马尔可夫预测 神经网络预测 时间序列的详细介绍等等。

利用SAS先对原始数据做主成分分析降维，然后根据降维后的特征向量构建多重线性回归模型，该方法通常用来解决多重线性回归模型在构建时，自变量的多重共线性问题

MATLAB回归分析.pdf