【数学建模备赛】Ep06:多元线性回归分析

文章目录

  • 一、前言🚀🚀🚀
  • 二、多元线性回归分析:☀️☀️☀️
      • [1. 回归分析的介绍和分类](#1. 回归分析的介绍和分类)
        • 1.1相关性
        • [1.2 相关性≠因果性](#1.2 相关性≠因果性)
        • [1.3 因变量Y](#1.3 因变量Y)
        • [1.4 自变量X](#1.4 自变量X)
      • [2. 回归分析的三条使命](#2. 回归分析的三条使命)
      • [3. 数据的分类以及数据的来源](#3. 数据的分类以及数据的来源)
        • [3.1 三种数据类型](#3.1 三种数据类型)
        • [3.2 三种数据类型的建模方法](#3.2 三种数据类型的建模方法)
      • [4. 一元线性回归](#4. 一元线性回归)
      • [5. 回归系数的解释(难)](#5. 回归系数的解释(难))
  • 后序还在更新中~~~
  • 三、总结:🍓🍓🍓

一、前言🚀🚀🚀

☀️

要么读书,要么旅游


本文简介:本文简介:本讲我们将介绍多元线性回归在数学建模中的应用。



二、多元线性回归分析:☀️☀️☀️

1. 回归分析的介绍和分类

1.1相关性
1.2 相关性≠因果性
1.3 因变量Y
1.4 自变量X

2. 回归分析的三条使命

3. 数据的分类以及数据的来源

3.1 三种数据类型


3.2 三种数据类型的建模方法

4. 一元线性回归

优化问题

5. 回归系数的解释(难)


后序还在更新中~~~

三、总结:🍓🍓🍓

提示:这里对文章进行总结:

例如:以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了pandas的使用,而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

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