线性回归(Liner Regression)标准分析流程总结-基于spss(附案例数据集...

发布网友发布时间：2024-09-04 16:31

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热心网友时间：2024-09-11 19:19

线性回归（Liner Regression）的标准分析流程总结，包括SPSS应用实例，旨在帮助理解影响房屋价格的关键因素和预测方法。案例数据集提供了具体操作环境。

1. 数据集：KC_train数据集包含了2014-2015年美国King County的房屋销售价格，以及14个特征，目标是探究价格影响因素和预测精度。

2. 流程关键点：

数据描述性统计：检查异常字段，如KC_train数据中销售日期与价格的线性相关性。
回归前提条件：线性（排除销售日期）、独立性（Durbin-Watson检验）、正态性（P-P图和K-S检验）、方差齐性（残差图分析）。
预备型分析：多重共线性检查，可能的转换（如对数化），异常值剔除。
因子分析：如KMO和巴特利特检验，可能的降维。
正式型线性回归：方差分析评价模型意义，R2和调整R2评估模型效果。
优化策略：加权线性回归、随机森林（Rapidminer）和梯度提升树（GBDT）提升精度。
BP神经网络：作为另一建模选择，但未精细调参。

3. 思考问题：可通过收集更多相关特征如地理位置、装修状况等进一步提升预测。