《回归分析方法》课件

ppt公司回归分析方法单击此处添加副标题汇报人PPT单击添加目录项标题01目录回归分析的概述02线性回归分析03逻辑回归分析04多项式回归分析05岭回归分析0601添加章节标题01回归分析的概述回归分析的定义回归分析是一种统计分析方法，用于研究变量之间的关系回归分析的目的是通过建立数学模型，预测或解释一个或多个因变量与一个或多个自变量之间的关系回归分析可以分为线性回归和非线性回归回归分析的应用广泛，包括经济学、社会学、医学等领域回归分析的分类线性回归研究变量之间的关系，如线性回归、多元线性回归等非线性回归研究变量之间的关系，如二次回归、三次回归等逻辑回归研究因变量为二分类或多分类的回归问题，如逻辑回归、概率回归等生存回归研究因变量为生存时间的回归问题，如Cox回归、Weibull回归等回归分析的应用场景预测预测未解释解释变诊断诊断问优化优化模来趋势或事件量之间的关系题或异常情况型或策略01线性回归分析线性回归分析的定义线性回归分析线性回归分析线性回归分析线性回归分析是一种统计方的基本假设是的目标是找到可以分为简单法，用于描述因变量和自变最佳的线性关线性回归和多和解释两个或量之间存在线系模型，以便元线性回归多个变量之间性关系预测因变量的的关系值线性回归模型的建立确定自变量选择合适的估计回归系检验回归模计算预测值评估回归模和因变量回归模型数型的假设条和残差型的拟合优件度线性回归模型的参数求解线性回归模型y=β0+β1x+ε单击此处输入你的项正文，文字是您思想的提炼,言简的阐述观点参数求解方法最小二乘法单击此处输入你的项正文，文字是您思想的提炼,言简的阐述观点求解步骤a.计算样本均值b.计算样本方差c.计算回归系数β1和β0a.计算样本均值b.计算样本方差c.计算回归系数β1和β0求解结果得到线性回归模型的参数值单击此处输入你的项正文，文字是您思想的提炼,言简的阐述观点线性回归模型的评估与优化评估指标R平方值、调整R平方值、F统计量、P值等优化方法逐步回归、岭回归、LASSO回归、弹性网络回归等交叉验证K折交叉验证、留一法交叉验证等模型选择AIC、BIC等模型选择方法01逻辑回归分析逻辑回归分析的定义逻辑回归是一种统计方法，用于预测二分类因变量逻辑回归使用逻辑函数（logistic function）来估计概率逻辑回归的目标是找到最佳的参数，使得模型能够准确预测因变量逻辑回归广泛应用于医学、金融、市场营销等领域逻辑回归模型的建立确定因变量和自变量选择合适的逻辑回归模型估计模型参数检验模型的拟合优度应用模型进行预测和分类逻辑回归模型的参数求解梯度下降法通过迭代求解参数，直到达到最优解牛顿法通过求解Hessian矩阵的逆矩阵，得到参数更新拟牛顿法通过求解Hessian矩阵的近似逆矩阵，得到参数更新随机梯度下降法在梯度下降法的基础上，每次只使用一部分数据进行参数更新，提高计算效率逻辑回归模型的应用场景预测客户是预测客户是预测客户是预测客户是预测客户是预测客户是否会购买产否会违约否会流失否会响应营否会购买保否会进行投品销活动险资01多项式回归分析多项式回归分析的定义多项式回归分析是一种统计方法，用于建立因变量与多个自变量之间的关系模型多项式回归分析通过使用多项式函数来拟合数据，从而得到更精确的预测结果多项式回归分析的优点是可以处理非线性关系，并且可以处理多个自变量之间的关系多项式回归分析的缺点是容易过拟合，需要选择合适的多项式阶数多项式回归模型的建立确定自变量和因变量选择多项式回归模型确定多项式回归模型的阶数估计多项式回归模型的检验多项式回归模型的应用多项式回归模型进参数假设行预测和决策多项式回归模型的参数求解模型建立建立参数估计使用求解过程通过结果分析分析多项式回归模型，最小二乘法或其迭代或优化算法求解结果，判断如他方法估计模型求解参数模型拟合效果和y=a+bx+cx^2参数参数显著性+dx^3+...多项式回归模型的应用场景非线性关系当数据存在非线性关系时，可以使用多项式回归模型进行拟合曲线拟合当数据呈现曲线趋势时，可以使用多项式回归模型进行拟合预测分析当需要对未来数据进行预测时，可以使用多项式回归模型进行预测模型优化当需要对现有模型进行优化时，可以使用多项式回归模型进行优化01岭回归分析岭回归分析的定义岭回归是一种线性回归方法，用于解决多重共线性问题岭回归通过在损失函数中加入一个L2正则项来防止过拟合岭回归的系数估计可以通过最小二乘法或梯度下降法得到岭回归可以应用于各种领域，如金融、医学、社会科学等岭回归模型的建立岭回归模型是一种线性回归模型，通过在损失函数中加入一个L2正则项来防止过拟合岭回归模型的建立需要确定回归系数，可以通过最小二乘法、梯度下降法等方法求解岭回归模型的建立需要考虑正则化参数λ，λ的大小会影响模型的复杂度和预测效果岭回归模型的建立需要选择合适的数据预处理方法，如标准化、归一化等，以提高模型的泛化能力岭回归模型的参数求解岭回归模型参数求解方法梯度下降法牛顿法通过拟牛顿法通一种线性回归梯度下降法、通过迭代求解求解Hessian过求解Hessian矩阵模型，通过在牛顿法、拟牛参数，每次迭矩阵的逆矩阵的近似逆矩阵损失函数中加顿法等代都沿着梯度来更新参数，来更新参数，入一个L2正下降的方向更收敛速度快，计算复杂度较则项来防止过新参数但计算复杂度低，但收敛速拟合高度较慢岭回归模型的应用场景线性回归模型中存在多重共线线性回归模型中存在高维数据性问题问题线性回归模型中存在数据噪声线性回归模型中存在数据缺失问题问题01套索回归分析套索回归分析的定义套索回归分析是一种统计方法，用于估计模型参数套索回归分析通过最小化目标函数来估计参数套索回归分析的目标函数通常是平方误差和套索回归分析可以应用于线性和非线性模型套索回归模型的建立确定自选择合估计回检验回计算预评估模变量和适的回归系数归模型测值和型的拟因变量归模型的假设残差合优度条件套索回归模型的参数求解参数求解方法最小二乘求解步骤选择合适的参数法、梯度下降法、牛顿法求解方法，设定初始值，迭代求解，直到满足收敛条件等套索回归模型一种线性求解结果得到模型的参回归模型，用于解决线性数值，用于预测和评估模回归问题型的性能套索回归模型的应用场景预测股票价格预测房价预测汇率预测商品价格Ppt感谢观看汇报人PPT。