R语言OLS回归_光环大数据培训机构

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前面讲到了假设检验,可以检验某个简单的结论,判断两个总体是否显著不同,今天,讲统计学中非常经典的一个知识,这就是回归,回归的分类很多,今天主要讲其中的OLS回归,OLS回归包括三大部分,分别是简单线性回归,多项式回归,多元线性回归.回归在数据分析中应用的非常广泛,可以做分类,也可以做预测,当然,更注重预测.接下来,我们讲讲回归的原理及流程.

一.简单线性回归

1.要解决的问题

简单线性回归是要找出一个变量与另一个变量的函数关系,这比相关分析更高一级,相关分析只能找出两个变量是否有线性关系,而线性回归则能找出具体的函数关系.

2.原理

简介:通过样本训练集的数据,运用最小二乘法,即根据拟合的理论值与实际观测值的误差最小化,来找出线性表达式的各个参数.

前提假设:待预测的变量y与自变量x具有线性关系,固定x则对应的y服从正太分布,每一y的值其分布的方差相同

那么,由此我们可以根据训练数据找到一条直线,它近似的表达了x与y的函数关系,其形式如同:y=ax+b,当然,由此式子计算出的y值,我们称之为理论值,它和y的实际观测值有一定的误差,我们把这个误差之和求出来,使之达到最小

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