该资源是多元回归分析的案例，包含数据生成、模型建立、变量选择、相关性分析等等。配套的讲解资源是适合新手学习：https://blog.csdn.net/weixin_46111814/article/details/105673197

汽车价格预测-高度线性预测项目：一种线性回归模型，用于预测美国市场的汽车价格，以帮助新进入者了解美国汽车行业的重要定价变量。 高度全面的分析，详细说明所有步骤； 数据清理，探索，可视化，特征选择，模型构建，评估和MLR假设有效性

近些年来随着中国经济和城市化的飞速发展，廊坊市地处京津冀地带，其经济同样得到了快速增长。本文主要选取2002-2018年的有关数据，利用计算机进行MATLAB编程，同时建立多元回归模型来研究廊坊市的GDP的影响因素等，并对近两年的GDP值做相关预测，由预测结果可以对廊坊市未来的发展等有一定了解。

虚拟变量回归模型

大数据-算法-随机删失非参数固定设计回归模型的统计分析.pdf

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3.3 子集的选择 这是一篇有关《统计学习基础》，原书名The Elements of Statistical Learning的学习笔记，该书学习难度较高，有很棒的学者将其翻译成中文并放在自己的个人网站上，翻译质量非常高，本博客中有关翻译的内容都是出自该学者的网页，个人解读部分才是自己经过查阅资料和其他学者的学习笔记，结合个人理解总结成的原创内容。 原文 The Elements of Statistical Learning 翻译 szcf-weiya 时间 2018-08-21 解读 Hytn Chen 更新 2020-02-16 文章目录3.3 子集的选

VAR-向量自回归模型

基于信息量模型与Logistic 回归模型耦合的地质灾害易发性评价

基于R语言lars包的改写，详细实现lasso模型和adaptive lasso模型，并使用两个模型分别研究了幸福指数的影响因素，得出：Adaptive lasso模型具有更强的Oracle性质。