使用Excel进行一元线性回归

1.概念 一元线性回归是最简单的一种模型,但应用广泛,比如简单地预测商品价格.成本评估等,都可以用一元线性模型,本节主要讲解scikit-learn一元线性回归的使用以及作图说明. y=f(x)叫做一元函数,回归的意思就是根据已知数据复原某些值,线性回归(regression)就是用线性的模型做回归复原. 那么一元线性回归就是:已知一批(x,y)值来复原另外未知的值. 比如:告诉你(1,1),(2,2),(3,3),那么问你(4,?)是多少,很容易复原出来(4,4),这就是一元线性回归问题的求解

原文:http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/8248249 监督学习中,如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机等),如果预测的变量是连续的,我们称其为回归.回归分析中,如果只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析.如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析.对于二维空间线性是一条直线:对于三维空间线性是一

前言 在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小:人的身高和体重,普遍来看越高的人体重也越重.还有一些可能存在相关性的事件,比如知识水平越高的人,收入水平越高:市场化的国家经济越好,则货币越强势,反而全球经济危机,黄金等避险资产越走强. 如果我们要研究这些事件,找到不同变量之间的关系,我们就会用到回归分析.一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,是两个变量之间的线性相关关系.让我们一起发现生活中的规律吧. 由于本文为非统计的专业文章,所

从统计学的角度来看,机器学习大多的方法是统计学中分类与回归的方法向工程领域的推广. “回归”(Regression)一词的滥觞是英国科学家Francis Galton(1822-1911)在1886年的论文[1]研究孩子身高与父母身高之间的关系.观察1087对夫妇后,得出成年儿子身高=33.73+0.516*父母平均身高(以英寸为单位).他发现孩子的身高与父母的身高相比更加温和:如果父母均非常高,那么孩子身高更倾向于很高但比父母矮:如果父母均非常矮,那么孩子身高更倾向于很矮但比父母高.这个发现被

1 一元线性回归 高尔顿被誉为现代回归的创始人,"回归效应"的发现源于高尔顿的豌豆遗传试验.在这个试验中,高尔顿发现,并非尺寸大的豌豆,其后代尺寸也大,尺寸小的豌豆,其后代尺寸也小.而是具有一种不同的趋势,即尺寸大的豌豆趋向于得到尺寸更小的子代,而尺寸小的豌豆趋向于得到尺寸更大的后代.高尔顿把这一现象称为"返祖",后来又称为"向平均值回归"."回归效应"的应用非常广泛,生活中随处可见这样的例子. 1.1 变量之间的关系的度量

在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归.事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更有效,更符合实际. 在实际经济问题中,一个变量往往受到多个变量的影响.例如,家庭消费支出,除了受家庭可支配收入的影响外,还受诸如家庭所有财富.物价水平.金融机构存款利息等多种因素的影响,表现在线性回归模型中的解释变量有多个.这样的模型被称为多元线性回归模型. 多元线性回归模型的一般表现形式为 Yi=β0+β1X1i+β

#一元线性回归的基本步骤#1.载入数据 给出散点图 x<-c(0.10,0.11,0.12,0.13,0.14,0.15,0.16,0.17,0.18,0.20,0.21,0.23) y<-c(42.0,43.5,45.0,45.5,45.0,47.5,49.0,53.0,50.0,55.0,55.0,60.0) plot(x,y) #2.线性回归 得到回归方程  并查看回归结果 CG<-lm(y~x) CG summary(CG) #所得回归方程为y=130.83x+28.49#3.线

一元线性回归模型 样本数量m            输入变量x               输出变量y               训练样本(x,y)                   第i个训练样本(,) 假设函数:        模型参数 代价函数: 优化目标: 算法: 1.梯度下降法 具体解法: 2.正规方程法 原文地址:https://www.cnblogs.com/yuqiujie/p/8893660.html

只有两个变量,做相关性分析,先来个一元线性回归吧 因为未处理的x,y相关性不显著,于是用了ln(1+x)函数做了个处理(发现大家喜欢用ln,log,lg,指数函数做处理),处理完以后貌似就显著了..虽然R方也比较小 model <- lm(y1~1+x1) summary(model) plot(x1,y1,main=" ",xlab="ln(H+1)",ylab="ln(G+1)",cex.main=1) abline(model,col