Python应用实战线性回归（附Python代码）

Posted 2022-05-21 文宇肃然

线性回归

 

①相关分析：一个连续变量与一个连续变量间的关系。

②双样本t检验：一个二分分类变量与一个连续变量间的关系。

③方差分析：一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。

④卡方检验：一个二分分类变量或多分类分类变量与一个二分分类变量间的关系。

本次介绍：

线性回归：多个连续变量与一个连续变量间的关系。

其中线性回归分为简单线性回归和多元线性回归。

/ 01 / 数据分析与数据挖掘

数据库：一个存储数据的工具。因为Python是内存计算，难以处理几十G的数据，所以有时数据清洗需在数据库中进行。

统计学：针对小数据的数据分析方法，比如对数据抽样、描述性分析、结果检验。

人工智能/机器学习/模式识别：神经网络算法，模仿人类神经系统运作，不仅可以通过训练数据进行学习，而且还能根据学习的结果对未知的数据进行预测。

/ 02 / 回归方程

01 简单线性回归

简单线性回归只有一个自变量与一个因变量。

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