【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例

本文将通过视频讲解,展示如何用多元线性回归模型进行金融证券市场指数与成分股预测,并结合一个R语言逐步回归模型对电影票房、放映场数、观影人数预测可视化实例的代码数据,为读者提供一套完整的实践数据分析流程。数据集与多元线性回归模型给定数据集{(y_i,x_1_i,...,x_p_i):i=1,...,n},...

2022年数学建模国赛C题“古代玻璃制品的成分分析与鉴别”思路解析

建立多元线性回归方程求回归因子(自变量为化学成分,因变量为玻璃类型),在给定的化学成分下,,基于最小二乘法,使用SPSSPRO建立线性回归模型,求解模型的标准化系数B,t值,VIF值,R2,调整R2等,用于模型的检验,并分析模型的公式。根据上图得出拟合效果优秀,预测值和真实值的偏差并不大,使用多元线性回归预测出的结果准确...

R语言实战——线性回归分析和相关矩阵可视化

plot(lm.results)以上就是使用R实现多元线性回归的过程。相关矩阵在生物信息学分析中,经常会计算相关性矩阵。因此,相关矩阵的可视化很重要。许多文献中生动的相关性图形十分吸引眼球。下面,我们介绍一种R语言中可视化相关性矩阵的方法(corrplot包)。1安装corrplot包install.packages(corrplot)library(corrplot)...

如何使用SPSS对数据进行多元线性回归分析?

R方代表线性拟合程度,越接近1越好;德宾-沃森指数表示因变量之间的独立性,越接近2越好;打开网易新闻查看精彩图片打开网易新闻查看精彩图片F越大,说明回归方程越显著;Sig即显著性,sig<0.05,则认为显著;打开网易新闻查看精彩图片VIF(方差膨胀因子)打开网易新闻查看精彩图片两个因变量共线性存在,即一个...

如何用线性回归模型做数据分析?

R方(适用一元线性回归)。R方也叫决定系数,它的主要作用是衡量数据中的因变量有多准确可以被某一模型所计算解释。公式:离差平方和:代表因变量的波动,即因变量实际值与其平均值之间的差值平方和。误差平方和:代表因变量实际值与模型拟合值之间的误差大小。

第二十一讲 | 多元线性回归分析(超级详细)

---没错,但是对于多元线性回归分析,更加合理的理解是在不同Y预测值情况下,残差的方差变化不大(www.e993.com)2024年11月25日。Q5:一定要严格满足LINK吗?---如果回归分析只是建立自变量与因变量之间关系,无须根据自变量预测因变量的容许区间和可信度等,则方差齐性和正态性可以适当放宽。

...结核潜伏感染预防性疫苗PP19128R的构建及其免疫学特性初步分析

此外,笔者检测到的IL-2、IL-4和IL-17A的实际浓度(未显示数据)低于CBA试剂盒可以检测到的理论值,因此笔者没有分析这3种细胞因子的浓度。图9PP19128R疫苗在LTBI、ATB和HCs3组人群种诱导的细胞因子水平六、PP19128R疫苗诱导的细胞因子的相关分析和简单线性回归分析...

国工数据大脑之多元线性回归在化学研发中预测的应用

由图2可知,关于拟合优度检验方面,决定系数R-sq(即R方)=0.7526,说明该模型拟合优度较好,因变量Y与自变量X1,X2,X3,X4具有较高的线性相关关系。从图3可知:对于F检验,查F分布表可知,显著性水平为0.1所对应的F临界值是2.31,F检验统计量的值为5.5,故F统计量的值>临界值,拒绝原假设。说明整个回归模型是有效的...

跨境电商如何使用线性回归模型预测运输费?需要注意哪几点?

线性回归在供应链中有许多的应用场景,比如说是预测运输费用。假设一家跨境电商K公司打算开拓一个新的海外市场,把货物从中国运到法国销售,每次都是用拼柜LCL出口,想要了解海运成本大概是多少。由于是新的市场,K公司没有运费的历史数据供参考,好在K公司已在德国设立仓库运营了,所以有一些运费的数据。由于K公司的货物...

...受南下资金和外资青睐——恒生指数及华夏恒生ETF投资价值分析

恒生指数的PE与指数未来的年化收益呈相反的走势(图中右轴的未来年化收益为逆序)。即,当前的PE越低,未来的年化收益越高。而且,随着时间跨度的增加,PE与未来收益率的相关性也越来越强。PE和未来10年的实际收益之间存在较为明显的反向关系。线性回归的R方达到0.19,相关系数为-0.43。