文章目录
一、前言🚀🚀🚀
☀️
要么读书,要么旅游
本文简介:本文简介:本讲我们将介绍多元线性回归在数学建模中的应用。
二、多元线性回归分析:☀️☀️☀️
1. 回归分析的介绍和分类
1.1相关性
1.2 相关性≠因果性
1.3 因变量Y
1.4 自变量X
2. 回归分析的三条使命
3. 数据的分类以及数据的来源
3.1 三种数据类型
3.2 三种数据类型的建模方法
4. 一元线性回归
优化问题
5. 回归系数的解释(难)
引入了新的自变量价格后,对回归系数的影响非常大!原因:遗漏变量导致的内生性
5.1 回归系数及内外生性
5.2 核心解释变量和控制变量
6. 四种模型的解释
6.1 一元线性回归
6.2 双对数模型
6.3 半对数模型(两种)
6.4 特殊自变量
6.4 特殊自变量的解释
7. 多分类的虚拟变量设置
三、回归例子:🍓🍓🍓
3.1 所用软件(用于导入数据)
数据
要计算回归系数,需要有一个好用的软件
这里是用stata软件。
软件的使用
3.2 数据的描述性统计
① 定量数据
** 复制完后粘贴到Excel中,然后制作成好看的表格再放到论文中。**
② 定性数据
③ Stata回归的语句
3.3 拟合优度低怎么办
3.4 解决第二问 标准化回归(去除量纲的影响)
四、基于多元回归模型的犬学生期末数学成绩影响因素分析(批判)
这里做归一化处理,后面就不好解释
4.1 做回归主要看两点
五、网络借贷中的地域歧视现象研究-基于“人人贷”平台的经验数据
5.1 选题背景和意义
5.2 数据说明
5.3 数据描述性统计结果
5.4 检验地狱歧视是否存在的模型(1)
5.5 检验地狱歧视是否存在的模型(2)
5.6 稳健性检验
六. 异方差 多重共线性以及逐步回归的介绍
6.1 异方差
① 扰动项要满足的条件