该课件主要介绍以下内容：1 一元线性回归
2 多元线性回归
3 逐步回归
4 虚拟解释变量问题
5 用SPSS处理经典回归问题
6 曲线回归与SPSS的应用
2022-05-24 23:30:41
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以上海某高校毕业生就业月工资收入为研究对象,采集了1267个数据样本,建立线性回归模型,对影响工资收入的性别、民族、政治面貌、生源所在地、就业所在地、就业单位的性质和所在学校的院系等因素进行了分析,得出了相应的结论。
2022-05-22 22:20:19
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人工智能-项目实践-回归分析-利用回归模型实现房价预测
目标
根据房屋属性预测每个房子的最终价格
任务流程
分析数据指标
不同指标对结果的影响
连续值与离散值的情况
观察数据正态性
是否满足正态分布
数据变换操作
数据预处理
缺失值填充
标签转换
集成方法建模对比
单模型回归效果
平均与堆叠模型效果对比
2022-05-22 10:06:10
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矿井进行瓦斯涌出量预测是煤矿安全生产十分重要的工作，鉴于主成分分析和逐步回归分析方法的优点，将两种方法相结合共同建立瓦斯涌出量回归预测模型。以峻德煤矿30号煤层为例，通过主成分分析得到了影响回采工作面瓦斯涌出量的四个主成分因素，再采用逐步线性回归分析法预测回采工作面瓦斯涌出量。结果表明：采用主成分-逐步回归分析法减少了回归分析所需要考虑的变量个数，预测结果具有较好的准确性，预测精度明显优于一元回归预测和多元回归预测，具有较好应用前景。
2022-05-19 02:16:58
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（二）多元二项式回归
命令：rstool（x，y，’model’, alpha）
nm矩阵
显著性水平
（缺省时为0.05）
n维列向量
2022-05-18 14:11:25
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