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1.regression歌词中文

2.如何用excel进行多元回归（multiple regression）？

3.auxiliary regression是什么意思

在大数据分析中，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。

在统计学中，回归分析（regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

方法

有各种各样的回归技术用于预测。这些技术主要有三个度量（自变量的个数，因变量的类型以及回归线的形状）。

1. Linear Regression线性回归

它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。

线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。

多元线性回归可表示为Y=a+b1*X +b2*X2+ e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。多元线性回归可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。

2.Logistic Regression逻辑回归

逻辑回归是用来计算“=Success”和“=Failure”的概率。当因变量的类型属于二元（1 / 0，真/，是/否）变量时，应该使用逻辑回归。这里，Y的值为0或1，它可以用下方程表示。

odds= p/ (1-p) = probability of event occurrence / probability of not event occurrence

ln(odds) = ln(p/(1-p))

logit(p) = ln(p/(1-p)) =b0+b1X1+b2X2+b3X3....+bkXk

上述式子中，p表述具有某个特征的概率。你应该会问这样一个问题：“为什么要在公式中使用对数log呢？”。

因为在这里使用的是的二项分布（因变量），需要选择一个对于这个分布最佳的连结函数。它就是Logit函数。在上述方程中，通过观测样本的极大似然估计值来选择参数，而不是最小化平方和误差（如在普通回归使用的）。

3. Polynomial Regression多项式回归

对于一个回归方程，如果自变量的指数大于1，那么它就是多项式回归方程。如下方程所示：

y=a+b*x^2

在这种回归技术中，最佳拟合线不是直线。而是一个用于拟合数据点的曲线。

4. Stepwise Regression逐步回归

在处理多个自变量时，可以使用这种形式的回归。在这种技术中，自变量的选择是在一个自动的过程中完成的，其中包括非人为操作。

这一壮举是通过观察统计的值，如R-square，t-stats和AIC指标，来识别重要的变量。逐步回归通过同时添加/删除基于指定标准的协变量来拟合模型。下面列出了一些最常用的逐步回归方法：

标准逐步回归法做两件事情。即增加和删除每个步骤所需的预测。

向前选择法从模型中最显著的预测开始，然后为每一步添加变量。

向后剔除法与模型的所有预测同时开始，然后在每一步消除最小显著性的变量。

这种建模技术的目的是使用最少的预测变量数来最大化预测能力。这也是处理高维数据集的方法之一。2

5. Ridge Regression岭回归

当数据之间存在多重共线性（自变量高度相关）时，就需要使用岭回归分析。在存在多重共线性时，尽管最小二乘法（OLS）测得的估计值不存在偏差，它们的方差也会很大，从而使得观测值与真实值相差甚远。岭回归通过给回归估计值添加一个偏差值，来降低标准误差。

在线性等式中，预测误差可以划分为 2 个分量，一个是偏差造成的，一个是方差造成的。预测误差可能会由这两者或两者中的任何一个造成。在这里，将讨论由方差所造成的误差。

岭回归通过收缩参数λ（lambda）解决多重共线性问题。请看下面的等式：

L2=argmin||y=xβ||

+λ||β||

在这个公式中，有两个组成部分。第一个是最小二乘项，另一个是β-平方的λ倍，其中β是相关系数向量，与收缩参数一起添加到最小二乘项中以得到一个非常低的方差。

6. Lasso Regression套索回归

它类似于岭回归，Lasso （Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）也会就回归系数向量给出惩罚值项。此外，它能够减少变化程度并提高线性回归模型的精度。看看下面的公式：

L1=agrmin||y-xβ||

+λ||β||

Lasso 回归与Ridge回归有一点不同，它使用的惩罚函数是L1范数，而不是L2范数。这导致惩罚（或等于约束估计的绝对值之和）值使一些参数估计结果等于零。

使用惩罚值越大，进一步估计会使得缩小值越趋近于零。这将导致要从给定的n个变量中选择变量。

如果预测的一组变量是高度相关的，Lasso 会选出其中一个变量并且将其它的收缩为零。

7.ElasticNet回归

ElasticNet是Lasso和Ridge回归技术的混合体。它使用L1来训练并且L2优先作为正则化矩阵。当有多个相关的特征时，ElasticNet是很有用的。Lasso 会随机挑选他们其中的一个，而ElasticNet则会选择两个。

Lasso和Ridge之间的实际的优点是，它允许ElasticNet继承循环状态下Ridge的一些稳定性。

数据探索是构建预测模型的必然组成部分。在选择合适的模型时，比如识别变量的关系和影响时，它应该是首选的一步。

比较适合于不同模型的优点，可以分析不同的指标参数，如统计意义的参数，R-square，Adjusted R-square，AIC，BIC以及误差项，另一个是Mallows’ Cp准则。这个主要是通过将模型与所有可能的子模型进行对比（或谨慎选择他们），检查在你的模型中可能出现的偏差。

交叉验证是评估预测模型最好的方法。在这里，将你的数据集分成两份（一份做训练和一份做验证）。使用观测值和预测值之间的一个简单均方差来衡量你的预测精度。

如果你的数据集是多个混合变量，那么你就不应该选择自动模型选择方法，因为你应该不想在同一时间把所有变量放在同一个模型中。

它也将取决于你的目的。可能会出现这样的情况，一个不太强大的模型与具有高度统计学意义的模型相比，更易于实现。回归正则化方法（Lasso，Ridge和ElasticNet）在高维和数据集变量之间多重共线性情况下运行良好。3

定条件与内容

在数据分析中一般要对数据进行一些条件定：

方差齐性

线性关系

效应累加

变量无测量误差

变量服从多元正态分布

观察独立

模型完整（没有包含不该进入的变量、也没有漏掉应该进入的变量）

误差项独立且服从（0，1）正态分布。

现实数据常常不能完全符合上述定。因此，统计学家研究出许多的回归模型来解决线性回归模型定过程的约束。

回归分析的主要内容为：

①从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。

②对这些关系式的可信程度进行检验。

③在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量加入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。

④利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。

在回归分析中，把变量分为两类。一类是因变量，它们通常是实际问题中所关心的一类指标，通常用Y表示；而影响因变量取值的的另一类变量称为自变量，用X来表示。

回归分析研究的主要问题是：

（1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；

（2）对求得的回归方程的可信度进行检验；

（3）判断自变量X对因变量Y有无影响；

（4）利用所求得的回归方程进行预测和控制。

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回帰テスト kaiki tesuto

regression

回帰〔一般:あともどり,帰还,复帰,逆行,退行,退化〕

◇一周して元へ戻るという意味.

◇1)几何学では,曲面上の一つの点から出発して,その曲面上を通って元の点に戻ること,を指し,天文学でも同じ概念で用いられる.

◇2)统计学における回帰分析(regression analysis)は,一つの従属変数(dependent variable)yと二つ以上の独立変数(independent variable),x1,x2…の间の関系を最小自乗(least square)法によって推定する手法をいう.観测値yiが独立変数の线形(linear)の组み合わせで表现される线形回帰モデル(linear regression model),曲线を表す独立変数の组み合わせとなる非线形回帰モデル(non-linear regression model)を対象にする.

▼linear regression model(线形回帰モデル)

▼multiple linear regression(多重线形回帰)

▼multiple regression analysis(重回帰分析)

▼multiple regression model(多重回帰型モデル)

▼non-linear regression analysis(非线形回帰分析)

▼non-linear regression model(非线形回帰モデル)

▼multiple regression(重回帰)

楼上的打错了，我就是做软件测试的

如何用excel进行多元回归（multiple regression）？

主张沉默的脸庞

是隐藏起来热情的样子

被压抑住地活着吗?

为了将奇迹掌握在手里

有时候必须将心舍弃

你留下痛苦的眼泪

黑暗更加深沉的话

星辰大概会更加耀眼吧

即使成为邪恶

即使交换了灵魂

直到世界改变的那时

持续挥斩着火苗的剑

在蓝天下前进

为了要守护你

沿着修罗道路行走的人啊

再也无法挽回

就算破碎散落成为灰烬

再大的限度

也值得去下赌注

即使松开交口的手指

如果能亲眼看见幸福

如果能被你看见

打算到地表的尽头

伫立在黑暗的终结处

在世界改变的那天早晨

眯起眼睛看天空,应该能看见吧

这双手臂,将你和光

紧紧抱住的那时

直到世界改变的那时

持续挥斩着火苗的剑

在蓝天下前进

为了要守护你

在世界改变的那天早晨

眯起眼睛看天空,应该能看见吧

这双手臂,将你和光

紧紧抱住的那时

auxiliary regression是什么意思

百度说，要先加载宏：在工具菜单下点加载宏，选择分析工具库（在该复选框打钩，点确定）。再点工具菜单发现多了“数据分析”这一项，点这个，自行选择分析工具就好了，有方差分析、回归等等。。。还可以直接作图。

auxiliary regression是“者回归”的意思

auxiliary

n. 助动词；者，物；附属机构

adj. 的；副的；附加的

[网络短语]

auxiliary 的,助动词,补助的

Auxiliary verb 助动词,能愿动词,动词

lane auxiliary 车道,帮助车道,帮手车道

regression

n. 回归；退化；逆行；复原

[网络短语]

regression 回归,回归分析,衰退

Regression fallacy 回归谬误

Curvilinear regression 曲线回归

希望帮到你 望纳 谢谢！！