怎麼判斷數據符合哪個回歸模型

⑴ 怎麼判斷用哪個回歸模型

散點圖表示因變數隨自變數而變化的大致趨勢，當要在不考慮時間的情況下比較
大量數據點時，請使用散點圖。散點圖中包含的數據越多，比較的效果就越好。
隨著橫坐標逐漸的增大，看從坐標起點開始是不是也是逐漸增大，如果是那麼就是正相關，
如果不是並且相反就是負相關。分以下幾種情況：1、無明顯關系，散點比較散亂。
2、線性相關。可以大概的看出散點大概的排列在一條直線上下。3、非線性相關。
一般有指數相關，對數相關等。需要將數值轉換為指數形式或者對數形式，重新
製作散點圖確認（一般轉換X軸的數據）。

⑵ 評價回歸模型是否合適的方法

當你只知道一兩種技巧時，生活通常是簡單的。如果結果是連續的，使用線性回歸；如果結果是二值的，使用邏輯回歸！然而，可供選擇的選項越多，選擇合適的答案就越困難。類似的情況也發生在回歸模型選擇中。
1、在多種類型的回歸模型中，基於自變數和因變數的類型、數據維數和數據的其它本質特徵，選擇最合適的技術是很重要的。以下是如何選擇合適的回歸模型的幾點建議：
（1）數據挖掘是建立預測模型不可缺少的環節。這應該是選擇正確的模型的第一步，比如確定各變數的關系和影響。
（2）比較適合於不同模型的擬合程度，我們可以分析它們不同的指標參數，例如統計意義的參數，R-square，Adjusted R-square，AIC，BIC 以及誤差項，另一個是 Mallows』 Cp 准則。通過將模型與所有可能的子模型進行對比（或小心地選擇他們），檢查模型可能的偏差。
（3）交叉驗證是評價預測模型的最佳方法。你可以將數據集分成兩組（訓練集和驗證集）。通過衡量觀測值和預測值之間簡單的均方差就能給出預測精度的度量。
（4）如果數據集有多個混合變數，則不應使用自動模型選擇方法，因為不希望同時將這些混合變數放入模型中。
（5）這也取決於你的目標。與高度統計學意義的模型相比，簡單的模型更容易實現。
（6）回歸正則化方法（LasSo、Ridge 和 ElasticNet）在數據集是高維和自變數是多重共線性的情況下工作良好。
2、什麼是回歸分析？回歸分析是一種預測建模技術的方法，研究因變數（目標）和自變數（預測器）之前的關系。這一技術被用在預測、時間序列模型和尋找變數之間因果關系。
3、有哪些回歸類型呢？
（1） 線性回歸（Linear Regression）
線性回歸是最為人熟知的建模技術，是人們學習如何預測模型時的首選之一。在此技術中，因變數是連續的，自變數可以是連續的也可以是離散的。回歸的本質是線性的。
線性回歸通過使用最佳的擬合直線（又被稱為回歸線），建立因變數（Y）和一個或多個自變數（X）之間的關系。
它的表達式為：Y=a+b*X+e，其中 a 為直線截距，b 為直線斜率，e 為誤差項。如果給出了自變數 X，就能通過這個線性回歸表達式計算出預測值，即因變數 Y。
（2）邏輯回歸用來計算事件成功（Success）或者失敗（Failure）的概率。當因變數是二進制（0/1，True/False，Yes/No）時，應該使用邏輯回歸。這里，Y 的取值范圍為 [0，1]，它可以由下列等式來表示。
其中，p 是事件發生的概率。你可能會有這樣的疑問「為什麼在等式中使用對數 log 呢？」
因為我們這里使用的二項分布（因變數），所以需要選擇一個合適的激活函數能夠將輸出映射到 [0，1] 之間，Logit 函數滿足要求。在上面的等式中，通過使用最大似然估計來得到最佳的參數，而不是使用線性回歸最小化平方誤差的方法。

⑶ 回歸模型的幾個評價指標

回歸模型的幾個評價指標
對於回歸模型效果的判斷指標經過了幾個過程，從SSE到R-square再到Ajusted R-square, 是一個完善的過程：
SSE(誤差平方和)：The sum of squares e to errorR-square(決定系數)：Coefficient of determinationAdjusted R-square：Degree-of-freedom adjusted coefficient of determination下面我對以上幾個名詞進行詳細的解釋下，相信能給大家帶來一定的幫助！！一、SSE(誤差平方和)
計算公式如下：

同樣的數據集的情況下，SSE越小，誤差越小，模型效果越好
缺點：
SSE數值大小本身沒有意義，隨著樣本增加，SSE必然增加，也就是說，不同的數據集的情況下，SSE比較沒有意義
二、R-square(決定系數)
數學理解：分母理解為原始數據的離散程度，分子為預測數據和原始數據的誤差，二者相除可以消除原始數據離散程度的影響
其實「決定系數」是通過數據的變化來表徵一個擬合的好壞。
理論上取值范圍（-∞，1], 正常取值范圍為[0 1] ------實際操作中通常會選擇擬合較好的曲線計算R?，因此很少出現-∞
越接近1，表明方程的變數對y的解釋能力越強，這個模型對數據擬合的也較好越接近0，表明模型擬合的越差
經驗值：>0.4， 擬合效果好
缺點：
數據集的樣本越大，R?越大，因此，不同數據集的模型結果比較會有一定的誤差
三、Adjusted R-Square (校正決定系數）

n為樣本數量，p為特徵數量
消除了樣本數量和特徵數量的影響

⑷ 四種回歸模型中，哪種回歸模型擬合度最好為什麼這么說

如果只是比對多種回歸模型哪個好，那就選曲線估計，可同時選中線性，二次方等11個模型，擬合度看R2就行，哪個大哪個好。結果中有散點圖也可以很直觀看出哪種變化模型符合的。 不過一般做回歸，首先要考慮的是線性回歸，用途最廣。 還有用的比較多的是非線性，這個要知道方程的。 至於多項Loistic和probit，說實在的我也不太清楚，書上學的沒著重講，案例分析也不常見。 這些模型都比較專業的，適用某些特定領域，選擇的話有文獻參照就直接借鑒好了。

⑸ 如何確定一個模型是線性回歸還是非線性回歸

線性回歸模型和非線性回歸模型的區別是：
線性就是每個變數的指數都是1，而非線性就是至少有一個變數的指數不是1。
通過指數來進行判斷即可。
線性回歸模型，是利用數理統計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法，運用十分廣泛。其表達形式為y = w'x+e，e為誤差服從均值為0的正態分布。線性回歸模型是利用稱為線性回歸方程的最小平方函數對一個或多個自變數和因變數之間關系進行建模的一種回歸分析。這種函數是一個或多個稱為回歸系數的模型參數的線性組合。只有一個自變數的情況稱為簡單回歸,大於一個自變數情況的叫做多元回歸。
非線性回歸，是在掌握大量觀察數據的基礎上，利用數理統計方法建立因變數與自變數之間的回歸關系函數表達式（稱回歸方程式）。回歸分析中，當研究的因果關系只涉及因變數和一個自變數時，叫做一元回歸分析；當研究的因果關系涉及因變數和兩個或兩個以上自變數時，叫做多元回歸分析。

⑹ 回歸分析的結果怎麼看

可以使用在線spss平台SPSSAU進行分析，結果比較容易解讀。

B值：用於判斷X對Y的影響關系方向及影響程度

回歸系數B值大於0說明正向影響,反之負向影響，以及通過B值大小對比X對Y的影響程度大小。

P值：如果P<0.05,則說明具有影響關系,反之無影響關系。

R方：用於判斷模型情況

VIF值：判斷模型共線性問題

F檢驗：用於判定是否X中至少有一個對Y產生影響,如果呈現出顯著性,則說明所有X中至少一個會對Y產生影響關系。

具體說明可查看spssau輸出的智能文字分析結果。

⑺ 如何確定應該使用哪種回歸分析方法

回歸有很多種，回歸研究X對於Y的影響，至於回歸方法的選擇上，關鍵在於因變數Y的數據類型，如果Y是離散數據，則統一應該使用logistic回歸，但具體logistic回歸又分成三種類型。

⑻ 如何分析回歸模型的擬合度和顯著性

模型的擬合度是用R和R方來表示的，一般大於0.4就可以了；自變數的顯著性是根據各個自變數系數後面的Sig值判斷的，如果小於0.05可以說在95%的顯著性水平下顯著，小於0.01就可以說在99%的顯著性水平下顯著了。如果沒有給出系數表，是看不到顯著性如何的。

回歸分析(regression analysis)是研究一個變數（被解釋變數）關於另一個（些）變數（解釋變數）的具體依賴關系的計算方法和理論。 從一組樣本數據出發，確定變數之間的數學關系式對這些關系式的可信程度進行各種統計檢驗，並從影響某一特定變數的諸多變數中找出哪些變數的影響顯著，哪些不顯著。利用所求的關系式，根據一個或幾個變數的取值來預測或控制另一個特定變數的取值，並給出這種預測或控制的精確程度。

其用意：在於通過後者的已知或設定值，去估計和（或）預測前者的（總體）均值。

拓展資料：

回歸模型（regression model）對統計關系進行定量描述的一種數學模型。如多元線性回歸的數學模型可以表示為y=β0+β1*x+εi，式中，β0，β1，…，βp是p+1個待估計的參數，εi是相互獨立且服從同一正態分布N(0,σ2)的隨機變數，y是隨機變數；x可以是隨機變數，也可以是非隨機變數,βi稱為回歸系數，表徵自變數對因變數影響的程度。

（資料來源：網路：回歸模型）

⑼ 如何判斷一組數據符合線性關系

用最小二乘法，具體做法太復雜，就不細說了，可以去圖書館找本物理實驗方面的書，上面有介紹，也可以在網上搜一下

⑽ 回歸分析結果怎麼分析

從一組數據出發，確定某些變數之間的定量關系式，即建立數學模型並估計其中的未知參數。估計參數的常用方法是最小二乘法。對這些關系式的可信程度進行檢驗。

在許多自變數共同影響著一個因變數的關系中，判斷哪個（或哪些）自變數的影響是顯著的，哪些自變數的影響是不顯著的，將影響顯著的自變數加入模型中，而剔除影響不顯著的變數，通常用逐步回歸、向前回歸和向後回歸等方法。

利用所求的關系式對某一生產過程進行預測或控制。回歸分析的應用是非常廣泛的，統計軟體包使各種回歸方法計算十分方便。

(10)怎麼判斷數據符合哪個回歸模型擴展閱讀

回歸分析法進行預測首先要對各個自變數做出預測。若各個自變數可以由人工控制或易於預測，而且回歸方程也較為符合實際，則應用回歸預測是有效的，否則就很難應用。

為使回歸方程較能符合實際，首先應盡可能定性判斷自變數的可能種類和個數，並在觀察事物發展規律的基礎上定性判斷回歸方程的可能類型；其次，力求掌握較充分的高質量統計數據，再運用統計方法，利用數學工具和相關軟體從定量方面計算或改進定性判斷。