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在学习机器学习的线性回归这块内容,想再一次好好理清楚算法的基本思路。最初还是使用了excel来理顺一遍思路。excel的数据分析功能也还是十分便捷的,计算也十分方便。 本博客共使用四个详细例子来介绍线性回归。分别是1、女士的身高-体重例子–借助excel数据分析功能;2、气温-冰红茶销售量例子。–直接计算;3、薪资-性别-年龄-教育程度例子。–借助excel数据分析功能;4、店铺营业额-店铺面积-离车站距离例子。–直接计算。 一元线性回归1、女士的身高-体重例子。–借助excel数据分析功能 使用excel中散点图功能将数据绘制成散点图。
根据excel中:“数据-数据分析-回归”得到得模型如下。 旧版excel点击:“工具-数据-数据分析-回归”。 这个值为R²,反映了模型的解释能力,越接近于1说明效果越好。这里可以看出我们模型的效果很好。 F检验,即对方程是否有线性关系的检验,原假设 H0:方程没有线性关系,我们看到 P值< 0.01,故拒绝 H0,认为方程具有线性关系。 t 检验,即对一元线性方程的截距项α和系数β进行检验,H0:α=0,可以看到 P |
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