第4章-回归-分析ppt课件.pptx

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1、高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用王朝霞　主编　　施建强杨慧娟陈建彪副主编DATAMINING曹洁宁亚辉王伟嘉袁晓东张卫明编者（按姓氏首字母排序）刘鹏张燕　总主编数据挖掘第四章　回归of592高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用回归是一种基于统计原理，对大量统计数据进行数学处理，并确定变量（或属性）之间的相关关系，建立一个相关性的回归方程（函数表达式），并加以外推，用于预测今后的因变量的变化的方法。根据因变量和自变量的函数表达式分为：线性回归分析、非线性回归分析。根据因变量和自变量的个数可分为：一元回归分析、多元回归分析、逻辑回归分析和其它回归分析等。More应用到

2、市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。4.1回归基本概念第四章　回归4.2一元回归分析4.3多元线性回归分析3.1数据挖掘概述4.5其他回归分析习题4.4逻辑回归分析of593高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用4.6实战：用回归分析方法给自己的房子定价对于社会经济现象，很难确定因变量和自变量之间的关系，因为它们大多是随机的，只有通过大量的观察统计，才能找出其中的规律，随机分析是利用统计学原理描述随机变量关系的一种方法。回归分析可简单理解为信息分析与预测，信息即统计数据，分析即对信息进行数据处理，预测就是加以

3、外推，也就是适当扩大已有自变量取值范围，并承认该回归方程在该扩大的定义域内成立，然后就可以在该定义域上取值进行“未来预测”。当然，对回归方程可以进行有效的控制。因此，回归分析主要解决下面两方面的问题：1)确定变量之间是否存在相关关系，若存在，则找出数学表达式。2)根据一个或几个变量的值，预测或控制另一个或几个变量的值，且要估计这种控制或预测或以达到何种精确度。4.1.1回归分析的定义of5944.1回归基本概念第四章回归4.1.2回归分析步骤of5954.1回归基本概念第四章回归为使回归分析方程较能符合实际，首先应尽可能判断自变量的可能种类和个数，并在观察事物发展规律的基础上定性回归方程的可

4、能类型；其次，力求掌握较充分的高质量统计数据，再运用统计方法，利用数学工具和相关软件，从定量方面计算或改进定性判断。4.1.2回归分析要注意的问题of5964.1回归基本概念第四章回归4.1回归基本概念第四章　回归4.2一元回归分析4.3多元线性回归分析3.1数据挖掘概述4.5其他回归分析习题4.4逻辑回归分析of597高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用4.6实战：用回归分析方法给自己的房子定价4.2.1一元回归分析的模型设定of5984.2一元回归分析第四章回归4.2.1一元回归分析的模型设定of5994.2一元回归分析第四章回归在进行消费行为研究中，从一个地区抽取20个不同

5、家庭的月可支配收入和消费数据，如下表所示：例4.1of59104.2一元回归分析第四章回归序号消费（百元）可支配收入（百元）序号消费（百元）可支配收入（百元）172.310011132.3189292.5112012149.82143135.220013115.318849413014132.21975163.524015149.5206610011416100.25142786.51261779.61128142.362131890.2134912015619116.516910112.5616720126170以可支配收入为横轴、消费为纵轴画出样本数据的散点图例4.1of59114.2一

6、元回归分析第四章回归从图中可以看出，可支配收入和消费之间存在明显的线性关系。但所有点并不在一条直线上，表明二者之间的关系是一种随机关系。4.2.1一元回归分析的模型设定of59124.2一元回归分析第四章回归4.2.2一元线性回归模型的参数估计of59134.2一元回归分析第四章回归4.2.3基本假设下OLS估计的统计性质of59144.2一元回归分析第四章回归4.2.3基本假设下OLS估计的统计性质of59154.2一元回归分析第四章回归（4.4）4.2.4误差方差估计of59164.2一元回归分析第四章回归4.2.6拟合优度和模型检验（F检验）of59174.2一元回归分析第四章回归4.

7、1回归基本概念第四章　回归4.2一元回归分析4.3多元线性回归分析3.1数据挖掘概述4.5其他回归分析习题4.4逻辑回归分析of5918高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用4.6实战：用回归分析方法给自己的房子定价多元回归分析预测法，是指通过对两上或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析，建立预测模型进行预测的方法。当自变量与因变量之间存在线性关系时，称为多元线性回归分析。多元回归分析可以达到以下