数据挖掘学习------------------3-数据回归方法-1-一元回归

3.1一元回归

1）、数据回归了解

（1）事物之间的关系可以抽象为变量之间的关系。

（2）变量之间的关系分为两类：确定性关系-函数关系，相关关系。

①函数关系：变量随着其他变量的确定而确定。

②相关关系：变量之间很难用一种精确的方法表示出来。

例如：人年龄越大，血压越高，但人的年龄和血压之间没有确定的数量关系，即它们是相关关系。

（3）回归方法步骤：

①收集一组包含因变量和自变量的数据。

②选定因变量和自变量之间的模型，即数学式子，利用数据按照一定准则（如最小二乘法）计算模型中的系数。

③利用统计分析方法对不同的模型进行比较，找出效果最好的模型。

④判断得出的模型是否适合于这组数据。

⑤利用模型对因变量做出预测或解释。

（4）分类：

一元线性、一元非线性、多元线性和多元非线性回归。

（5）特殊的回归方式：

①在回归过程中可以调整变量数的回归方法，称为逐步回归。

②以指数结构函数作为回归模型的回归方法，成为Logistic回归。

2）、一元回归

设Y是一个可观测的随机变量，他受到一个非随机变量因素x和随机误差ε的影响。因为因变量只有一个所以是一元的，如果多个因变量，要用多元

对总体