七种回归分析方法 个个经典
点击上方蓝字 记得关注我们哦! ▼ 往期精彩回顾 ▼ 简单线性回归(一) 简单线性回归(二) 非线性回归 多重线性回归分析 二元logistic回归分析 Cox回归分析 有序多分类logistic回归分析 何为回归分析 回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如,司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系,最好的研究方法就是回归。 回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里,我们使用曲线/线来拟合这些数据点,在这种方式下,从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。 为什么用回归分析 如上所述,回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。下面,让我们举一个简单的例子来理解它: 比如说,在当前的经济条件下,你要估计一家公司的销售额增长情况。现在,你有公司最新的数据,这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。那么使用回归分析,我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。 使用回归分析的好处良多。具体如下: 它表明自变量和因变量之间的显著关系; 它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。 回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响,如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员