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1，求回归方程的步骤

先求出X的平均值 ，再求y的平均值，然后用公式求b，a=y的平均值－b乘x的平均值。

求回归方程的步骤

2，数据挖掘中的回归指的是什么

回归是通过具有己知值的变量来预测其他变量的值。在最简单的情况下，回归采用的是象线性回归这样的标准统计技术。但在大多数现实世界中的问题是不能用简单的线性回归所能预测的。如商品的销售量、股票价格、产品合格率等，很难找到简单有效的方法来预测，因为要描述这些事件的变化所需的变量以上百计，目这些变量本身往往都是非线性的。为此,人们又发明了许多新的乎段来试图解决这个问题，如逻辑回归、决策树、神经网络等。 一般同一个模型既可用于回归也可用于分类。如CART决策树算法既可以用于建立分类树，也可建立回归树。神经网络也一样。

数据挖掘中的回归指的是什么

3，回归方程是什么

回归方程是根据样本资料通过回归分析所得到的反映一个变量(依变量)对另一个或一组变量(自变量)的回归关系的数学表达式。回归直线方程用得比较多，可以用最小二乘法求回归直线方程中的a,b，从而得到回归直线方程。
所谓回归方程,就是在实验数据拟合的时候,这一方程能够保证与具体实验数据之间的误差最小. 比如,我有实验数据点 (x1,y1),(x2,y2)......,(xn,yn),假设这些数据可以用y=f(x)来拟合, 如果y=f(x)能够保证(y1-f(x1))^2+(y2-f(x2))^2+.........(yn-f(xn))^2取最小,那么 方程y=f(x)就是回归方程

回归方程是什么

4，什么是回归关系

所谓回归分析法,是在掌握大量观察数据的基础上,利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）.
所谓回归分析法，是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。 回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。回归分析法预测是利用回归分析方法，根据一个或一组自变量的变动情况预测与其有相关关系的某随机变量的未来值。进行回归分析需要建立描述变量间相关关系的回归方程。根据自变量的个数，可以是一元回归，也可以是多元回归。根据所研究问题的性质，可以是线性回归，也可以是非线性回归。非线性回归方程一般可以通过数学方法为线性回归方程进行处理。

5，一元线性回归的问题

常数项用来反映剩余回归的（抛去误差） 计算机检验剩余回归的时候是没有刨去误差的，做回归一定要看三项检验P值，系数检查（除去常数） 回归检查 剩余检查（失拟检查）一定是三项P值都满足才可以 认为回归是好的 否则要进一步研究。 比如说某系数通不过 那么抛掉重做 如果回归和通不过，那么问题更严重，要么是线性模型根本就不适合（很少） 要么高阶项 交互项作用（挺多） 要么就是主因素漏掉了（最多了） 剩余回归通不过跟回归和通不过性质一样。你的常数项p值大 是剩余回归通不过，在看看其他两项（其实也不用看）说明这一次函数方程拟合的不够好！ 你可以如下处理 弄个散点图看看，有没有弯曲 或者在挖掘挖掘还有什么因素漏下了了
令线性回归方程为： y=ax+b (1) a,b为回归系数，要用观测数据(x1,x2,...,xn和y1,y2,...,yn)确定之。为此构造 q(a,b)=σ(i=1->n)[yi-(axi+b)]^2 (2)使q(a，b)取最小值的a，b为所求。令： ?q/?a= 2σ(i=1->n)[yi-(axi+b)](-xi)= 0 (3) ?q/?b= 2σ(i=1->n)[yi-(axi+b)] = 0 (4)根据(3)、(4)解出a ，b就确定了回归方程（1）： a σ (xi)2 + b σ xi = σ xi yi (5) a σ xi + b n = σ yi (6)由(5)、(6)是关于a，b的二元线性方程组，解出a，b代入(1)就完成了一元线性回归。这一步请您自己做一下。

6，解释回归模型回归方程估计回归方程的含义

回归模型是对统计关系进行定量描述的一种数学模型。回归方程是对变量之间统计关系进行定量描述的一种数学表达式。指具有相关的随机变量和固定变量之间关系的方程。主要有回归直线方程。当几个变量有多重共线性时，多元回归分析得出的回归方程，靠手算精确值计算量太大，所以只能得出估计值。另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式。回归直线方程用得比较多，可以用最小二乘法求回归直线方程中的a、b，从而得到回归直线方程。使用回归分析的好处良多。具体如下：它表明自变量和因变量之间的显著关系。它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。
回归模型是对统计关系进行定量描述的一种数学模型。z回归方程是对变量之间统计关系进行定量描述的一种数学表达式。指具有相关的随机变量和固定变量之间关系的方程。主要有回归直线方程。当几个变量有多重共线性时，多元回归分析得出的回归方程，靠手算精确值计算量太大，所以只能得出估计值。另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式。回归直线方程用得比较多，可以用最小二乘法求回归直线方程中的a、b，从而得到回归直线方程。扩展资料：若在一组具有相关关系的变量的数据（x与Y）间，通过散点图我们可观察出所有数据点都分布在一条直线附近，这样的直线可以画出许多条，而我们希望其中的一条最好地反映x与Y之间的关系，即我们要找出一条直线，使这条直线“最贴近”已知的数据点。因为模型中有残差，并且残差无法消除，所以就不能用二点确定一条直线的方法来得到方程，要保证几乎所有的实测值聚集在一条回归直线上，就需要它们的纵向距离的平方和到那个最好的拟合直线距离最小。
回归模型是对统计关系进行定量描述的一种数学模型。回归方程是对变量之间统计关系进行定量描述的一种数学表达式。指具有相关的随机变量和固定变量之间关系的方程。主要有回归直线方程。当几个变量有多重共线性时，多元回归分析得出的回归方程，靠手算精确值计算量太大，所以只能得出估计值
模型yi=β1+β2*xi+μi方程yi^=β1^+β2^*xiyi^ 、β1^ 、β2^ 、分别表示yi 、β1 、β2的估计值

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