快速数据挖掘数据分析实战RapidMiner工具应用第10章 线性回归与逻辑回归V1.1.pdf

回归分析是通过建立模型来研究变量之间相互关系的密切程度、结构状态及进行模型预测的一种有效工具，在工商管理、经济、社会、医学和生物学等领域应用十分广泛。从19世纪初高斯提出最小二乘估计算起，回归分析的历史已有200多年。从经典的回归分析方法到近代的回归分析方法，按照研究方法划分，回归分析研究的范围大致如下： 一元线性回归线性回归多元线性回归多个因变量与多个自变量的回归如何从数据推断回归模型基本假设的合理性基本假设不成立时如何对数据进行修正回归诊断判断回归方程拟合的效果选择回归函数的形式自变量选择的标准回归变量选择逐步回归分析法回归分析偏最小二乘回归参数估计方法改进岭回归主成分回归一元非线性回归非线性回归分段回归多元非线性回归自变量含有含有定性变量的回归定性变量的情况因变量含有定性变量的情况 在数据挖掘环境下，自变量与因变量具有相关关系，自变量的值是已知的，因变量是要预测的。