数据分析师必知必会的回归分析方法

slime2021-10-22 14:14

一般来说数据分析师需要掌握的方法有很多,而回归分析方法就是其中之一,为了能够更好地掌握回归分析方法,需要先搞清楚什么是回归分析方法。

数据分析师必知必会的回归分析方法

什么是回归分析?

回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析、时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如,司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系,最好的研究方法就是回归。回归分析是建模和分析数据的重要工具。

数据分析师必知必会的回归分析方法

最常用的回归方法:

1、线性回归(Linear Regression)

它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中,因变量是连续的,自变量可以是连续的也可以是离散的,回归线的性质是线性的。

线性回归使用最佳的拟合直线(也就是回归线)在因变量(Y)和一个或多个自变量(X)之间建立一种关系。

用一个方程式来表示它,即Y=a+b*X+e,其中a表示截距,b表示直线的斜率,e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量(s)来预测目标变量的值。

2、逻辑回归(Logistic Regression)

逻辑回归是用来计算“事件=Success”和“事件=Failure”的概率。当因变量的类型属于二元(1/0,真/假,是/否)变量时,我们就应该使用逻辑回归。这里,Y的值从0到1,它可以用下方程表示。

3、多项式回归(Polynomial Regression)

对于一个回归方程,如果自变量的指数大于1,那么它就是多项式回归方程。如下方程所示:y=a+b*x^2

在这种回归技术中,最佳拟合线不是直线。而是一个用于拟合数据点的曲线。

4、逐步回归(Stepwise Regression)

在处理多个自变量时,我们可以使用这种形式的回归。在这种技术中,自变量的选择是在一个自动的过程中完成的,其中包括非人为操作。

这一壮举是通过观察统计的值,如R-square,t-stats和AIC指标,来识别重要的变量。逐步回归通过同时添加/删除基于指定标准的协变量来拟合模型。

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