内容简介:python数据分析之线性回归,各种检验和解决方法!
线性回归
(1)线性回归的主要内容:
有兴趣可以玩一下这个游戏:是猜相关系数的,给你一些散点图,猜相关系数,很难猜对,说明看图说明相关性不靠谱!
(2)线性回归怎么做?数学公式
一个简单线性回归的例子:
ols:
拟合优度:
(3) 假设检验
线性回归这位老师用的是statsmodels做的。
这就是用线性回归拟合出来的模型!
使用这个函数可以直接得到模型的一些结果,会得到这些表!
这个是预测的函数:predict(x)。这是这个包的函数!
二、多元线性回归
也可以用向量的方式。
参数是迭代计算的,此处不讲了。
模型的检验
只用与 模型的选择 调整的r方。避免的样本量的影响,预防过拟合!
python中的实现 试用stats model 多个变量用+连一起!
模型的一些值
变量的筛选,除了常规的,就是使用相前,向后还有逐步,还有全子集的方法。
不多介绍,上篇也讲过。
python需要自己写来实现,当然我不会,这里可以用spss去实现
这是 python 代码
跳过。。。
回归的假设。
线性
强影响点筛选,然后直接删除
强烈建议用spss进行多元线性回归建模。不过为了熟悉python明天打算用python更着去实现。
自己整理一下,多元线性回归的检验方法:
整体显著性检验:回归模型出来时候,可以之间看整体的F检验的p值
拟合优度检验:最简单的就看R方和调整的R方
系数检验:T检验结果,可以直接看P值
自相关检验:dw检验用得最多
异方差检验:Goldfeld - Quandt 检验法,这个方法挺好的的。其实还有其他检验方法,解决办法是建议取对数
共线性检验:vif值
不够细,明日具体操作的时候会细点!
以上所述就是小编给大家介绍的《python数据分析之线性回归,各种检验和解决方法!》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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