小蒋的技术栈记录
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数学建模-多元线性回归分析

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回归分析介绍和分类

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数据分类及数据的来源

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线性回归

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四种模型的解释、虚拟变量的设置以及交互项的解释

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  • 3个定量，7个定类
  • 插入，表格，包含标题，标题换黑色

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可以右键，复制表格，excel中设置三线表

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  • ,gen(A)是参数可以不加
    在这里插入图片描述

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  • 数据透视表能大大提高效率

彩色打印出来看不清，灰白可以看清

完善的饼图，饼图，柱状图都要进行排序
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  • 将这个表格放在论文中，让 别人一目了然指标有哪些
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安装插件
在这里插入图片描述

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  • 预测性回归就是拟合

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第一问可以直接回归，第二问需要标准化后回归。

用beta来看影响最重要的因素
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归一化处理有问题，数据范围变了，得到的系数会不好解释数学建模-多元线性回归分析_第54张图片

结果看两点1. 联合显著性p 2. 每个变量对应的p值

在模型中加高次项不太好，因为不好解释

论文问题

  1. 数据不要进行随便归一化
  2. 回归结果要把p值进行说明
  3. 不要随意添加高次模型，只是解释性回归那只要标准化回归就行

1 异方差
2 多重共线性
3 逐步回归

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  • 大致看不太准确
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在回归前进行异方差检验
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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他