精华内容
下载资源
问答
  • SPSS篇—回归分析

    万次阅读 多人点赞 2019-08-20 09:29:06
    之前跟大家介绍了一款做数据分析的利器—SPSS,不知道大家...上图中就是本次需要进行回归分析数据,之前有跟大家说过,SPSS Statistics的界面跟EXCEL是相似的,如果数据量比较小的时候我们可以直接输入到数据视图...

    之前跟大家介绍了一款做数据分析的利器—SPSS,不知道大家对这个软件的熟悉程度有没有提高一些呢?

    今天给大家分享一下如何用SPSS Statistics来进行回归分析,我们通过一个实例来具体了解一下整个分析的过程以及结果的解读。

    上图中就是本次需要进行回归分析的数据,之前有跟大家说过,SPSS Statistics的界面跟EXCEL是相似的,如果数据量比较小的时候我们可以直接输入到数据视图当中(也可以从EXCEL将数据粘贴过来)。图中的数据表达的是某公司1-11月份的商品销售情况,第一列是月份,第二列是当月销售商品种类数,第三列是当月的商品销售量。我们现在需要通过回归分析来了解商品上架种类和商品销售量之间是否有关系,如果有的话又是怎么样的一种关系,并且是否可以通过目前的数据来预测一下12月份的商品销售量情况。

    上图是当我们输入完目标数据以后在变量视图中就会出现三行数据,每一行数据从上到下是同我们三列数据一一对应的,我们进行稍微的调整以后就可以开始我们的分析了。

    如上图所示,我们需要从分析的工具栏当中选择回归,然后选择线性(回归的模型选择有很多种,本题中我们选择线性回归)。选择完了以后我们就能够进入到下面这个界面:

    我们把商品销售量设为因变量,自变量为商品上架种类数,然后点击右侧的统计量选项:

    在统计量里面我们需要选择D-W检验,这个检验就是之前文章跟大家说的残差检验,查看回归模型是否有问题。

    在绘制项中我们选择输出残差直方图与正态概率图,我们可以通过这个图来大致确定数据是否存在自相关等情况。

    其他的选项我们暂时以系统默认进行确定,不作更改。当我们点击确定以后我们就能够从输出界面看到我们本次分析的结果:

    从上面结果图中我们可以看出,不管是R方还是调整后的R方都是在90%以上,说明本次回归模型的拟合效果是很好的。

    从第二个方差分析结果图,我们可以看出方差分析的显著性为0.00<0.05,说明在本次分析中上架商品种类数和商品销量之间存在显著的线性关系。

    从第三个系数图中,我们能看到整个回归分析的结果是很好的,t检验里的显著性水平0.00<0.05,说明本次回归方程的系数是显著的,具有统计学意义。本次回归分析的回归方程为:

    Y=399.954+7.503X

    到这里不知道大家是不是也认为整个回归分析就做完了。其实我们还有重要的一步没有验证,就是D-W检验,在第一个模型汇总图里我们能看到本次分析D-W的值是1.475,我们可以选择通过查询Durbin Watson table,也可以选择看我们输出的图来判断是否数据存在自相关等问题。

    上面两个图就是我们输出的残差图,我们其实从图中也可以看出残差的分布没有呈现出明显的规律性,说明此题的数据不存在自相关等情况,本次的回归模型不用进行其他操作,可以直接使用。

    最后,我们既然得出了我们的回归方程,我们也就可以对12月份的商品销售情况作出相应的预测,这个就只需要往回归方程里面代数就可以计算出来了。

    到这里,我们本次SPSS Statistics的回归分析就全部做完了,今天也是给大家举了一个比较简单的例子,主要是让大家看看如果使用SPSS Statistics。在工作中我们需要的回归模型可能会比这个复杂,但是其实原理都是一样的,以后小白也会分享更多的回归分析方法来让大家学习。

    **文章来自公众号【小白数据营】**

    展开全文
  • 文章目录准备工作创建workfile输入数据估计参数 准备工作 EViews的下载与安装 什么是截面数据? 截面数据是同一时间点上各个主体的数据,与之相对应的是时间序列数据(不同时间上收集到的数据) 准备数据 ...


    准备工作

    • EViews的下载与安装

    • 什么是截面数据?

      • 截面数据是同一时间点上各个主体的数据,与之相对应的是时间序列数据(不同时间上收集到的数据)
    • 准备数据

      地 区城市居民家庭平均每人每年消费支出(元) Y城市居民人均年可支配收入(元) X
      北京10284.612463.92
      天津7191.969337.56
      河北5069.286679.68
      山西4710.965234.35
      内蒙古4859.886051.06
      辽宁5342.646524.52
      吉林4973.886260.16
      黑龙江4462.086100.56
      上海1046413249.8
      江苏6042.68177.64
      浙江8713.0811715.6
      安徽4736.526032.4
      福建6631.689189.36
      江西4549.326334.64
      山东5596.327614.36
      河南4504.686245.4
      湖北5608.926788.52
      湖南5574.726958.56
      广东8988.4811137.2
      广西5413.447315.32
      海南5459.646822.72
      重庆6360.247238.04
      四川5413.086610.8
      贵州4598.285944.08
      云南5827.927240.56
      西藏6952.448079.12
      陕西5278.046330.84
      甘肃5064.246151.44
      青海5042.526170.52
      宁夏6104.926067.44
      新疆5636.46899.64

    创建workfile

    依次点击

    在这里插入图片描述

    workfile structure type处选择unstructured(表示我们的数据是没有格式的)

    data range处输入数据行数,前面提供的样本数据是31行

    在这里插入图片描述

    输入数据

    点击command

    在这里插入图片描述

    输入data y x(y代表因变量,x代表自变量 样本数据中地区对分析没影响,就不纳入了),回车

    data y x
    

    在这里插入图片描述

    将数据复制进来

    在这里插入图片描述

    估计参数

    输入ls y c x,回车

    ls y c x
    

    在这里插入图片描述

    结果如下

    在这里插入图片描述

    最后

    可以关注一下我的公众号,最近开始写公众号,我会在上面分享一些资源和发布一些csdn上发布不了的干货
    在这里插入图片描述

    点个关注是对博主最大的支持

    展开全文
  • teengamb数据进行回归分析

    千次阅读 2020-09-26 11:54:40
    回归分析 在 faraway 包中,包含一个 47 行 5 列的 teengamb 数据集(加载 faraway包后,可通过代码“head(teengamb)”查看数据的前 5 行,通过“?teengamb”查看每个变量的具体意义),该数据是研究关于青少年赌博...

    回归分析

    在 faraway 包中,包含一个 47 行 5 列的 teengamb 数据集(加载 faraway包后,可通过代码“head(teengamb)”查看数据的前 5 行,通过“?teengamb”查看每个变量的具体意义),该数据是研究关于青少年赌博情况的数据集。针对该数据集,请回答以下问题:
    Sex:性别,0=男性,1=女性。
    Status:基于父母职业的社会经济状况评分
    Income:每周的收入,英镑
    Verbal:正确定义的 12 各单词的口头评分
    Gamle:每年赌博的开支,英镑。
    (1)如果只考虑 sex、income、verbal 三个变量作为自变量,预测因变量 gamble
    时,可以使用哪些回归模型进行预测?要求建立的回归模型数量不少于 3 个,
    并对为什么要建立这样的回归模型进行解释;
    先进行相关系数分析:

    library(corrplot)
    library(faraway)
    library(ggcorrplot)
    library(tidyr)
    library(GGally)
    data(teengamb)
    head(teengamb)
    teengamb<-teengamb
    ?teengamb
    teen<-data.frame(teengamb$sex,teengamb$income,teengamb$gamble,teengamb$verbal)
    voice_cor <- cor(teen)
    corrplot.mixed(voice_cor,tl.col="black",tl.pos = "lt",
                   tl.cex = 2,number.cex = 1)
    

    结果如下:

    > head(teengamb)
      sex status income verbal gamble
    1   1     51   2.00      8    0.0
    2   1     28   2.50      8    0.0
    3   1     37   2.00      6    0.0
    4   1     28   7.00      4    7.3
    5   1     65   2.00      8   19.6
    6   1     61   3.47      6    0.1
    

    在这里插入图片描述
    可发现,income 和 gamble 收入相关性达到 0.62,较强相关,gamble 与 sex 相关系数为-0.41,成一定相关性,说明与性别有关系。

    再进行多元线性回归:

    ## 多元线型回归
    lm1 <- lm(gamble~sex+income+verbal,data = teengamb)
    summary(lm1)
    

    结果如下:

    > summary(lm1)
    
    Call:
    lm(formula = gamble ~ sex + income + verbal, data = teengamb)
    
    Residuals:
        Min      1Q  Median      3Q     Max 
    -50.639 -11.765  -1.594   9.305  93.867 
    
    Coefficients:
                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    (Intercept)  24.1390    14.7686   1.634   0.1095    
    sex         -22.9602     6.7706  -3.391   0.0015 ** 
    income        4.8981     0.9551   5.128 6.64e-06 ***
    verbal       -2.7468     1.8253  -1.505   0.1397    
    ---
    Signif. codes:  0***0.001**0.01*0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
    
    Residual standard error: 22.43 on 43 degrees of freedom
    Multiple R-squared:  0.5263,	Adjusted R-squared:  0.4933 
    F-statistic: 15.93 on 3 and 43 DF,  p-value: 4.148e-07
    
    

    经多元线性回归,系数检验发现,verbal 检验的 p 值为 0.1397>0.05,不显著,故可考虑剔除 verbal 做多元线性回归。

    考虑剔除verbal :

    #剔除verbal
    lm2 <- lm(gamble~sex+income,data = teengamb)
    summary(lm2)
    library(broom)
    ## 可视化回归模型的图像
    par(mfrow = c(2,2))
    plot(lm2)
    

    结果如下:

    > summary(lm2)
    
    Call:
    lm(formula = gamble ~ sex + income, data = teengamb)
    
    Residuals:
        Min      1Q  Median      3Q     Max 
    -49.757 -11.649   0.844   8.659 100.243 
    
    Coefficients:
                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    (Intercept)    4.041      6.394   0.632  0.53070    
    sex          -21.634      6.809  -3.177  0.00272 ** 
    income         5.172      0.951   5.438 2.24e-06 ***
    ---
    Signif. codes:  0***0.001**0.01*0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
    
    Residual standard error: 22.75 on 44 degrees of freedom
    Multiple R-squared:  0.5014,	Adjusted R-squared:  0.4787 
    F-statistic: 22.12 on 2 and 44 DF,  p-value: 2.243e-07
    

    可发现,参数的检验 sex,income 都较为显著,而 Adjusted R-squared=0.4787
    可得到回归方程:
    gamble = 4.041 − 21.634 ∗ sex + 5.172 ∗ income
    在这里插入图片描述
    再进行逐步线性回归:

    Enblm <- lm(gamble~sex+income+verbal,data = teengamb)
    summary(Enblm)
    ## Coefficients: (1 not defined because of singularities)
    ## 因为奇异性问题,有一个变量没有计算系数
    ## 判断模型的多重共线性问题
    kappa(Enblm,exact=TRUE) #exact=TRUE表示精确计算条件数;
    alias(Enblm)
    ## 逐步回归
    Enbstep <- step(Enblm,direction = "both")
    summary(Enbstep)
    ## 判断模型的多重共线性问题
    kappa(Enbstep,exact=TRUE)
    vif(Enbstep)
    

    结果如下:

    > Enbstep <- step(Enblm,direction = "both")
    Start:  AIC=296.21
    gamble ~ sex + income + verbal
    
             Df Sum of Sq   RSS    AIC
    <none>                21642 296.21
    - verbal  1    1139.8 22781 296.63
    - sex     1    5787.9 27429 305.35
    - income  1   13236.1 34878 316.64
    
    > summary(Enbstep)
    
    Call:
    lm(formula = gamble ~ sex + income + verbal, data = teengamb)
    
    Residuals:
        Min      1Q  Median      3Q     Max 
    -50.639 -11.765  -1.594   9.305  93.867 
    
    Coefficients:
                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    (Intercept)  24.1390    14.7686   1.634   0.1095    
    sex         -22.9602     6.7706  -3.391   0.0015 ** 
    income        4.8981     0.9551   5.128 6.64e-06 ***
    verbal       -2.7468     1.8253  -1.505   0.1397    
    ---
    Signif. codes:  0***0.001**0.01*0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
    
    Residual standard error: 22.43 on 43 degrees of freedom
    Multiple R-squared:  0.5263,	Adjusted R-squared:  0.4933 
    F-statistic: 15.93 on 3 and 43 DF,  p-value: 4.148e-07
    
    > kappa(Enbstep,exact=TRUE)
    [1] 39.20124
    > vif(Enbstep)
         sex   income   verbal 
    1.030968 1.051585 1.049578 
    

    可发现,不存在多重共线性,故结果将与多元线性回归一致。

    (2)使用所有的变量预测因变量 gamble,并且使用 step()函数对模型进行逐步回归,分析逐步回归后的结果;

    Enblm <- lm(gamble~sex+income+verbal+status,data = teengamb)
    summary(Enblm)
    ## Coefficients: (1 not defined because of singularities)
    ## 因为奇异性问题,有一个变量没有计算系数
    ## 判断模型的多重共线性问题
    kappa(Enblm,exact=TRUE) #exact=TRUE表示精确计算条件数;
    alias(Enblm)
    ## 逐步回归
    Enbstep <- step(Enblm,direction = "both")
    summary(Enbstep)
    ## 判断模型的多重共线性问题
    kappa(Enbstep,exact=TRUE)
    vif(Enbstep)
    

    结果如下:

    #原始状态,未剔除变量
    > summary(Enblm)
    
    Call:
    lm(formula = gamble ~ sex + income + verbal + status, data = teengamb)
    
    Residuals:
        Min      1Q  Median      3Q     Max 
    -51.082 -11.320  -1.451   9.452  94.252 
    
    Coefficients:
                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    (Intercept)  22.55565   17.19680   1.312   0.1968    
    sex         -22.11833    8.21111  -2.694   0.0101 *  
    income        4.96198    1.02539   4.839 1.79e-05 ***
    verbal       -2.95949    2.17215  -1.362   0.1803    
    status        0.05223    0.28111   0.186   0.8535    
    ---
    Signif. codes:  0***0.001**0.01*0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
    
    Residual standard error: 22.69 on 42 degrees of freedom
    Multiple R-squared:  0.5267,	Adjusted R-squared:  0.4816 
    F-statistic: 11.69 on 4 and 42 DF,  p-value: 1.815e-06
    
    > kappa(Enblm,exact=TRUE) #exact=TRUE表示精确计算条件数;
    [1] 263.8049
    > alias(Enblm)
    Model :
    gamble ~ sex + income + verbal + status
    #此时存在多重共线性,条件数为263,较大
    
    
    #逐步回归后:
    > Enbstep <- step(Enblm,direction = "both")
    Start:  AIC=298.18
    gamble ~ sex + income + verbal + status
    
             Df Sum of Sq   RSS    AIC
    - status  1      17.8 21642 296.21
    <none>                21624 298.18
    - verbal  1     955.7 22580 298.21
    - sex     1    3735.8 25360 303.67
    - income  1   12056.2 33680 317.00
    
    Step:  AIC=296.21
    gamble ~ sex + income + verbal
    
             Df Sum of Sq   RSS    AIC
    <none>                21642 296.21
    - verbal  1    1139.8 22781 296.63
    + status  1      17.8 21624 298.18
    - sex     1    5787.9 27429 305.35
    - income  1   13236.1 34878 316.64
    > summary(Enbstep)
    
    Call:
    lm(formula = gamble ~ sex + income + verbal, data = teengamb)
    
    Residuals:
        Min      1Q  Median      3Q     Max 
    -50.639 -11.765  -1.594   9.305  93.867 
    
    Coefficients:
                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    (Intercept)  24.1390    14.7686   1.634   0.1095    
    sex         -22.9602     6.7706  -3.391   0.0015 ** 
    income        4.8981     0.9551   5.128 6.64e-06 ***
    verbal       -2.7468     1.8253  -1.505   0.1397    
    ---
    Signif. codes:  0***0.001**0.01*0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
    
    Residual standard error: 22.43 on 43 degrees of freedom
    Multiple R-squared:  0.5263,	Adjusted R-squared:  0.4933 
    F-statistic: 15.93 on 3 and 43 DF,  p-value: 4.148e-07
    
    #R方为0.4933,P值<0.05,模型检验通过。
    
    > kappa(Enbstep,exact=TRUE)
    [1] 39.20124
    > vif(Enbstep)
         sex   income   verbal 
    1.030968 1.051585 1.049578 
    

    逐步回归之后,回归模型的条件数变为 39.20124,此时剔除了 status 变量。

    (3)如果以性别为因变量,能够根据其他的几个数据特征准确地预测出性别吗?如果可以,那么预测的准确率是多少?如果不可以,请说明为什么?

    利用逻辑斯特回归预测:

    library(caret)
    library(Metrics)
    library(dplyr)
    
    voicelm <- glm(sex~.,data = teengamb,family = "binomial")#利用逻辑斯特回归预测
    summary(voicelm)
    label<-predict(voicelm,teengamb[,2:5],type = "response")
    label <- as.factor(ifelse(label > 0.5,1,0))#将数据规范为0,1
    table(teengamb$sex,label)
    sprintf("逻辑回归模型的精度为:%f",accuracy(teengamb$sex,label))
    

    结果如下:

    > summary(voicelm)
    
    Call:
    glm(formula = sex ~ ., family = "binomial", data = teengamb)
    
    Deviance Residuals: 
         Min        1Q    Median        3Q       Max  
    -1.50499  -0.57882  -0.09388   0.59949   2.58612  
    
    Coefficients:
                Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)  
    (Intercept)  3.63905    1.90352   1.912   0.0559 .
    status      -0.10108    0.04033  -2.507   0.0122 *
    income       0.10653    0.18900   0.564   0.5730  
    verbal       0.13822    0.25711   0.538   0.5909  
    gamble      -0.08651    0.04247  -2.037   0.0417 *
    ---
    Signif. codes:  0***0.001**0.01*0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
    
    (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
    
        Null deviance: 63.422  on 46  degrees of freedom
    Residual deviance: 36.140  on 42  degrees of freedom
    AIC: 46.14
    
    Number of Fisher Scoring iterations: 7
    
    > table(teengamb$sex,label)
       label
         0  1
      0 23  5
      1  4 15
    > sprintf("逻辑回归模型的精度为:%f",accuracy(teengamb$sex,label))
    [1] "逻辑回归模型的精度为:0.808511"
    

    精度为80%,较低,可尝试使用深度学习方法和支持向量机等机器学习方法。详细可参加另一篇文章《对于teengamb数据集进行神经网络分类》

    展开全文
  • stata 线性回归分析基本操作

    万次阅读 多人点赞 2019-09-18 09:55:53
    一、线性回归基本命令 regress y x1 x2 (红色... 表上半部分为方差分析表,包括回归平方和,残差平方和,均方,F检验等。上半部分右侧给出拟合优度R2和调整的R2。root MSE 表示方程的标准误差。 表下半部分为...

    一、线性回归基本命令

    regress y x1 x2   (红色表示该命令可简写为红色部分)

    以 Nerlove 数据为例(数据附后文)

    regress lntc lnq lnpf lnpk lnpl

          表上半部分为方差分析表,包括回归平方和,残差平方和,均方,F检验等。上半部分右侧给出拟合优度R2和调整的R2。root MSE 表示方程的标准误差。

        表下半部分为回归系数的点估计和区间估计值,标准误和t检验值。

    如果回归不需要常数项,则可在命令后面加上 noconstant

    regress lntc lnq lnpf lnpk lnpl,noc

    二、带约束条件的回归

    如果只对满足一定条件的样本进行回归,可增加条件项  if 条件

    假如本例中q>=6000认定为大企业,则可设置如下命令

     regress lntc lnq lnpf lnpk lnpl if q>=6000
    
    

    或者使用虚拟变量表示,定义一个新变量large ,如果是大企业,则取值为1,否则为0,代码为

     g large=(q>=6000)
     regress lntc lnq lnpf lnpk lnpl if large

    输出结果等价于上面if条件结果。

    如果对非大企业进行回归,则可表示为

     regress lntc lnq lnpf lnpk lnpl if large==0
    
    

    如果回归系数需满足某些指定条件,比如a1+a2+a3=1,a1=2a2 等,则可通过设置约束条件完成:

     constraint def 1 lnpl+ lnpk+ lnpf=1
     
     cnsreg lntc lnq lnpf lnpk lnpl,c(1)

    constraint def  1  定义第一个约束条件,cnsreg表示带约束回归,c(1) 表示满足约束条件1

    如果需要同时满足几个条件,可以进一步设置条件2,条件3,以新增约束条件lnq=1 为例

     cons def 2 lnq=1
    
     cnsreg lntc lnq lnpf lnpk lnpl,c(1-2)
    

    三、预测、检验和相关计算

    如果要计算因变量的拟合值,并保存到新变量yhat中,则可采用predict:

    以对无约束条件的回归进行预测为例:

    regress lntc lnq lnpf lnpk lnpl
    
    predict yhat

    预测结果保存在原始数据集中

    进一步计算残差,并保存到e1中,则可(其中residual可简写):

     predict e1,residual

    残差e1结果保存在原始数据中

    如果要对某个系数进行计算,可直接采用display 表达式方式,比如计算lnq的平方

     di _b[lnq]^2

    如果需要对系数进行某种条件检验,可采用test 条件,以检验lnq=1,lnpl+lnpk+lnpf=1 为例

     te lnq=1
     te (lnq=1)(lnpl+lnpk+lnpf=1)
    
    

     

    单独检验lnq=1,F检验显示拒绝原假设;联合检验lnq=1,lnpl+lnpk+lnpf=1,拒绝联合成立的原假设。

    对两个系数同时等于0进行假设,可采用命令 te 变量1 变量2 ,以检验lnpl lnpk联合等于0为例:

     test lnpl lnpk

    F检验表明不拒绝两者皆为0的原假设。

    展开全文
  • SPSS(五)SPSS之相关分析与线性回归模型(图文+数据集) 在讲解线性回归模型之前,先来学习相关分析的知识点,因为相关分析回归有着密切的联系 相关分析 任意多个变量都可以考虑相关问题,不单单局限于两个...
  • spss进行多元线性回归分析表格

    万次阅读 多人点赞 2019-04-01 00:50:26
    1.如何使用spss进行多元线性回归。 2.分析生成结果,并判断回归是否可行。 一、使用spss进行多元线性回归: 1.输入数据 2. 3. 4. 5. 6. 二、表格结果分析: R方是检验回归是否成功的重要要素...
  • 前面学习了Excel中的相关分析,在数据分析中,相关分析和回归分析关系... 我们在得到两组数据之间的相关程度之后,就可以使用回归分析进行预测了,换言之,相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析是相关分析的深...
  • Python数据分析与挖掘

    万人学习 2018-01-08 11:17:45
    产品经理可以通过数据分析洞察用户习惯,金融从业者可以通过数据分析规避投资风险,程序员可以通过数据分析进一步挖掘出数据价值,它和编程一样,本质上也是一个工具,通过数据现实事物进行分析和识别的能力。...
  • 面板数据进行回归分析之前,为了避免伪回归,要先进行面板数据的平稳性检验,即单位根检验。如果面板数据满足:均值是与时间t无关的常数;方差是与时间t无关的常数;协方差是只与间隔K有关,与时间t无关的常数;...
  • 数据分析之回归分析

    千次阅读 2019-08-08 08:17:03
    回归,最初是遗传学中的一个名词,是由生物学家兼统计学家高尔顿首先提...回归分析是研究自变量和因变量之间数量变化关系的一种分析方法,它主要是通过建立因变量Y与影响它的自变量X之间的回归模型,衡量自变量X...
  • 现在用 Python 写线性回归的博客都快烂大街了,为什么还要用 SPSS 做线性回归呢?这就来说说 SPSS 存在的原因吧。 SPSS 是一个很强大的软件,不用编程,不用调参,点巴两下就出结果了,而且出来的大多是你想要的。...
  • Eviews写入面板数据① Eviews写入面板数据① Eviews写入面板数据② Eviews写入面板数据② Eviews常用面板回归模型案例实战 Eviews常用面板回归模型案例实战
  • 父母-子女身高数据集的线性回归分析目录简介一、父子身高数据1、回归分析2、身高预测二、母子身高数据1、回归分析2、相关数据3、相关数值认识三、总结与参考资料1、总结2、参考资料 目录 简介 “父亲高则儿子高,...
  • 使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。但是由于有些电脑在安装办公软件时并未加载数据分析工具,所以从加载开始说起(以Excel2010版为例,其余版本都可以在相应界面找到)。 点击...
  • 回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。 使用曲线/线来拟合这些数据点,在这种方式下,从曲线...
  • 基于Python的数据分析

    万次阅读 多人点赞 2019-02-25 15:50:02
    Python进行数据分析的学习方法及步骤; 随着大数据和人工智能时代的到来,网络和信息技术开始渗透到人类日常生活的方方面面,产生的数据量也呈现指数级增长的态势,同时现有数据的量级已经远远超过了目前人力所能...
  • Eviews导入外部Excel数据回归分析

    万次阅读 2018-12-27 10:31:52
    本文是计量学习中学习笔记 下面直接放截图: 导入数据在这一步之前,需要注意Excel中的...回归结果中可以看出,3-6的参数是不过检的,这说明原始数据可能存在这样或那样的问题,需进行进一步的检验。 ...
  • 以狗熊会二手车数据为例,利用R语言进行回归分析,涉及原始数据的清洗、描述统计分析、经典回归模型建立、异常点诊断、交叉验证等技术,附有原始数据以及R完整代码、注释。
  • 回归分析标志着预测建模的第一步。毫无疑问,回归分析非常容易实现。无论是语法还是其中使用的参数,都没有任何易混淆的。但是,只跑一行代码是无法解决问题的,也不是只看看R² ,MSE值就可以的。回归分析告诉我们...
  • 网上用逻辑回归分析的例子不少,但很多都是建了一个逻辑回归模型就结束了,这里将展示一个完整的分析过程,包括建模之后的分析和改进,我觉得这些过程有时候甚至比建一个模型重要,也要花费更多的时间。...
  • Eviews笔记-回归分析【自用】

    万次阅读 多人点赞 2019-05-28 21:16:03
    导入数据: 选择File-Open-Foreign Data as Workfile 本文研究的是股权性质、金字塔股权结构与会计稳健性的关系。 设置行业虚拟变量时,因为有6个行业分类,设置五个行业哑变量,ind1~ind5,如果该公司属于该行业...
  • ”父母子女身高“数据集(高尔顿数据集)进行线性回归分析实验一、配置Excel二、对数据做线性回归分析三、父亲母亲分别与儿子做回归方程分析1、父亲与儿女数据分析2、母亲与儿女身高数据分析 一、配置Excel 实验将...
  • 本篇笔记是《从自然语言处理到机器学习入门》课程第三次作业的上篇,主要是复现了老大课上讲的利用线性回归波士顿房价进行预测的实验。在下篇中,将利用该模型红酒数据进行线性回归分析
  • SPSS数据分析_非线性回归分析

    千次阅读 2020-06-02 12:17:21
    试用SPSS国内生产总值和社会消费品零售总额之间的关系进行非线形回归分析 3 试用SPSS1978~2006年间社会消费品零售总额之间的关系进行时间序列曲线回归分析。 7.4 非线性回归分析 7.4.2 SPSS中实现...
  • python数据分析:回归分析(regression analysis)

    万次阅读 多人点赞 2018-11-28 20:39:55
    何为回归分析回归分析(regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法...在大数据分析中,回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预...
  • 数据分析实战》——用R做多元回归分析 本文参考的是《数据分析实战》的第六章。 背景:针对某公司产品的不同广告平台投放,基于过去的新增用户数据和投放数据,希望获得更好的广告投放方式,以此建立数据模型...
  • 如何使用python来进行回归分析

    千次阅读 多人点赞 2020-04-16 10:18:44
    文章主要介绍两种常见的回归分析方法,以及其对应的Python实现操作。 目录: 什么是回归分析 为什么使用回归分析 ...在大数据分析中,回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预...
  • 数学建模-多元线性回归(Stata实现)

    万次阅读 多人点赞 2019-09-24 17:31:53
    回归分析数据分析中最基础也是最重要的分析工具,绝大多数的数据分析问题,都可以使用回归的思想来解决。回归分析的任务就是, 通过研究自变量X和因变量Y的相关关系,尝试去解释Y的形成机制,进而达到通过X去预测Y...
  • Matlab一元非线性回归分析

    万次阅读 2018-12-27 21:11:11
    Matlab一元非线性回归分析的分析步骤与一元线性回归分析的步骤类似: 大体分为以下几步: (1)绘制x,y的散点图,分析散点图的走势; (2)根据散点图的走势,确定回归方程的具体形式,特别是参数个数的设定和...
  • 如何用线性回归模型做数据分析

    千次阅读 2020-11-26 08:40:00
    小洛写在前面:很多同学目前所做的业务分析工作,徒手分析即可cover业务需求,较少用到一些高阶的统计模型和机器学习上面的东西。渐渐的便会产生一种感觉,即数据分析满足业务需求即可,不需要会...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 174,618
精华内容 69,847
关键字:

怎么对数据进行回归分析