多元非线性回归模型(线性回归模型)
你们好,最近小艾特发现有诸多的小伙伴们对于多元非线性回归模型,线性回归模型这个问题都颇为感兴趣的,今天小活为大家梳理了下,一起往下看看吧。
1、 线性拟合原理介绍
2、 做一个散点图来观察趋势。
3、 变量的预筛选。p值为0.252,无统计学意义;p值为0.002,有统计学意义;都有统计学意义。因此,[工业用地]被排除在建模之外。
4、 得到结果。造成这种现象的原因是:多重共线性。但是,总模型的方差分析是有意义的。继续消除。
5、 继续调查残差分布。从统计图可以看出,分布基本对称,都在3以内。和之前的散点图有点不成比例,不过还是以这个残差图为准。最后还是要看残。
6、 使用backward方法自动过滤变量。得到分析结果。
7、 同样的操作,【正向】法。【循序渐进】法是向前和向后的结合。实际操作中,手动筛选和自动筛选相结合!
以上就是线性回归模型这篇文章的一些介绍,希望对大家有所帮助。
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