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| (2)选择变量的数目没有限制; | | (2)选择变量的数目没有限制; |
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− | (3)它可以承受双重收缩。 | + | (3)它可以承受双重收缩。<!-- 简单线性回归 应用时机 以单一变数预测 判断两变数之间相关的方向和程度 复回归(或多变量回归) 复回归分析是简单线性回归的一种延伸应用,用以了解一个依变项与两组以上自变项的函数关系。 对数线性回归 对数线性回归,是将解释变项(实验设计中的自变项)和反应变项(实验设计中的依变项)都取对数值之后再进行线性回归,所以依据解释变项的数量,可能是对数简单线性回归,也可能是对数复回归。 非线性回归 对数几率回归 偏回归 自回归 自回归滑动平均模型 差分自回归滑动平均模型 向量自回归模型 --> |
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− | ===<!-- 简单线性回归 应用时机 以单一变数预测 判断两变数之间相关的方向和程度 复回归(或多变量回归) 复回归分析是简单线性回归的一种延伸应用,用以了解一个依变项与两组以上自变项的函数关系。 对数线性回归 对数线性回归,是将解释变项(实验设计中的自变项)和反应变项(实验设计中的依变项)都取对数值之后再进行线性回归,所以依据解释变项的数量,可能是对数简单线性回归,也可能是对数复回归。 非线性回归 对数几率回归 偏回归 自回归 自回归滑动平均模型 差分自回归滑动平均模型 向量自回归模型 -->===
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| == 回归分析主要解决的问题 == | | == 回归分析主要解决的问题 == |
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