【数学建模备赛】Ep06:多元线性回归分析
文章目录
- 一、前言🚀🚀🚀
- 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
- 5. 回归系数的解释(难)
- 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)
- 3.2 数据的描述性统计
- ① 定量数据
- 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)
- 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
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


