二元回归不在方程中的变量和在方城钟的产量区别

发布网友发布时间：2023-08-23 11:52

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热心网友时间：2024-10-30 05:17

二元就是指有两个自变量，回归方程为z=a1*x+a2*y+a0, x和y是自变量，z是因变量。可以统一为z=[a1 a2]*[x y]'+a0
二元线性回归(binary linear regression)有两个自变量的线性回归.设随机变量y与变量X, ,X:存在相关关系，若XX:固定时，Y服从正态分布，}xu,xz,}y)(i=1,2，…,n)是(XXZ,Y)的n个观察值，亦可由最小二乘法确定一个线性回归方程x=bo+b,X,-f-bzXz，(1)因Y与X, ,X:之间是相关的，所以把散布点集(x,，xar,yr)}i=1,2,"..}n)描绘在空间直角坐标系中，则这n个点的散布图构成一个空间点集，称为三维空间散布图.用最小二乘法可以求得拟合(XXZ)与Y两者间关系的最佳之线性方程，即用方程(1)表示的这样一个平面，它使在诸点(x,. , x2)的观察值，与相应Y值之间的离差平方和为最小.称此平面为Y对XX:的回归平面.上述回归分析称为二元线性回归.

热心网友时间：2024-10-30 05:17

做logistic回归时，变量有不同的进入方式，有的是全部放进去；有的是一个个进去；有的是先全部进入，然后剔除没意义的。如果用后两种方式，最终模型只会保留有意义的变量，进入最终模型，剩下没意义的剔除，即不在模型中的变量。