数学建模 —— 多元回归分析

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前言

回归分析是数据分析中最基础也是最重要的分析工具，绝大多数的数据分析问题，都可以使用回归的思想来解决。回归分析的任务就是，通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，尝试去解释Y的形成机制，进而达到通过X去预测Y的目的。

常见的回归分析有五类：线性回归、0‐1回归、定序回归、计数回归和生存回归，其划分的依据是因变量Y的类型。本讲我们主要学习线性回归。

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一、回归分析的分类

二、分析流程

1. 参考文章1：总结下R语言进行简单多元回归的基本步骤
2. 参考文章2：回归分析 | R语言 – 多元线性回归
3. 参考文章3：spass回归分析的基本步骤_多元统计分析-细化多元线性回归分析模型及步骤
4. 参考文章4：整理：多元线性回归建模全过程

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三、注意事项

5. 解释型回归分析不用关注R方，预测型回归需要关注R方。

6. 做回归时，有时候不需要对数据进行归一化处理。
3.最好使用向后逐步回归，而不是向前逐步回归。
4. 需要进行描述性统计。