《统计回归模型》课件.pptx
统计回归模型ppt课件目录CONTENTS回归模型简介线性回归模型多项式回归模型逻辑回归模型回归模型的应用案例01CHAPTER回归模型简介03回归分析可以帮助我们了解变量之间的关系强度、方向和任何非线性关系。01回归模型是一种统计学方法，用于研究自变量和因变量之间的相关关系。02它通过建立数学模型来描述因变量如何受到一个或多个自变量的影响。回归模型的定义预测基于已知的自变量预测因变量的未来值。解释解释因变量变化的背后原因。因果关系探索通过控制其他变量来观察自变量对因变量的影响，从而探索因果关系。回归模型的应用场景ABCD回归模型的基本类型线性回归最简单和最常用的回归模型，适用于因变量与自变量之间存在线性关系的情况。逻辑回归用于二元分类问题，基于因变量的逻辑函数进行建模。非线性回归适用于因变量与自变量之间存在非线性关系的情况，例如多项式回归、指数回归等。岭回归和套索回归用于解决多重共线性问题，通过正则化项来防止过拟合。02CHAPTER线性回归模型 线性回归模型的定义线性回归模型是一种预测模型，用于描述因变量和自变量之间的线性关系。它通常表示为 y=0+1x1+2x2+.+pxp+，其中 y 是因变量，x1,x2,.,xp 是自变量，0,1,2,.,p 是模型的参数，是误差项。线性回归模型假设因变量和自变量之间的关系可以用一条直线来近似表示。最小二乘法通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来估计模型的参数。最大似然估计通过最大化似然函数来估计模型的参数，使得观测数据出现的概率最大。梯度下降法通过迭代地更新参数值以减小预测误差的梯度下降算法来估计模型的参数。线性回归模型的参数估计评估指标通过计算评估指标来评估模型的性能，如 R-squared、Adjusted R-squared、RMSE（均方根误差）等。诊断图通过绘制诊断图来检查模型是否符合假设，例如残差图、QQ图等。假设检验通过检验假设以确定模型是否符合数据。例如，检验自变量与因变量之间是否存在线性关系、误差项是否独立同分布等。线性回归模型的假设检验与评估03CHAPTER多项式回归模型线性回归模型多项式回归模型是线性回归模型的扩展，允许响应变量与解释变量之间存在非线性关系。高阶多项式多项式回归模型可以包含多个解释变量，每个解释变量都可以是一阶、二阶或更高阶的多项式。多元线性回归模型当解释变量多于一个时，多项式回归模型就变成了多元线性回归模型。多项式回归模型的定义030201在多项式回归模型中，通常使用最小二乘法来估计模型的参数。最小二乘法通过最小化预测值与实际值之间的残差平方和来估计参数。最小二乘法对于高阶多项式，可能需要使用迭代算法来估计参数，例如牛顿-拉夫森方法或梯度下降法。迭代算法在估计参数时，可能需要考虑一些约束条件，例如解释变量的系数之和为零，以确保模型的解释性。约束条件多项式回归模型的参数估计在多项式回归模型中，需要进行各种假设检验，例如线性关系检验、同方差性检验、无多重共线性检验等。这些检验有助于评估模型是否满足某些前提条件。假设检验评估多项式回归模型的性能可以使用各种统计量，例如决定系数、调整决定系数、均方误差等。此外，还可以使用交叉验证等技术来评估模型的预测能力。模型评估评估模型的解释性也是重要的，可以通过解释变量的系数、贡献度以及模型的图形化展示等方式来评估模型的解释性。可解释性多项式回归模型的假设检验与评估04CHAPTER逻辑回归模型逻辑回归模型的定义逻辑回归模型是一种用于解决二分类问题的统计方法，基于逻辑函数构建概率模型，将因变量取值限定在0和1之间。它适用于因变量为二元分类的情况，如点击率预测、二分类问题等。最大似然估计法通过最大化样本数据的似然函数来估计参数，使得预测结果与实际结果最接近。迭代算法通过迭代的方式逐步逼近最优解，常见的迭代算法有梯度下降法、牛顿法等。参数估计的步骤先对参数进行初始估计，然后根据迭代算法不断更新参数，直到达到收敛条件或达到预设的最大迭代次数。逻辑回归模型的参数估计评估指标常见的评估指标有准确率、召回率、F1值等，用于评估模型的预测效果。交叉验证将数据集分成训练集和测试集，利用训练集训练模型，在测试集上验证模型的预测效果，以避免过拟合或欠拟合的情况。假设检验通过设立原假设和备择假设，利用显著性水平进行假设检验，判断模型是否符合预设的假设条件。逻辑回归模型的假设检验与评估05CHAPTER回归模型的应用案例通过分析历史销售数据，建立线性回归模型，预测未来一段时间内的销售量。预测销售量根据历史成本数据和相关因素，建立线性回归模型，预测未来一段时间内的成本。成本预测利用线性回归模型分析影响风险的因素，评估风险大小。风险评估线性回归模型的应用案例预测气温变化根据历史气温数据，建立多项式回归模型，预测未来一段时间内的气温变化趋势。预测疾病发病率利用多项式回归模型分析影响疾病发病率的因素，预测未来一段时间内的疾病发病率。预测股票价格通过分析历史股票数据，建立多项式回归模型，预测未来一段时间内的股票价格走势。多项式回归模型的应用案例信用评分利用逻辑回归模型分析患者的症状和检查结果，辅助医生进行疾病诊断。疾病诊断市场营销响应预测根据历史市场营销数据，建立逻辑回归模型，预测客户对市场营销活动的响应概率。通过分析历史信用数据，建立逻辑回归模型，评估个人或企业的信用风险。逻辑回归模型的应用案例THANKS感谢您的观看。
