統計學 迴歸分析( Regression Analysis)

Regression Analysis 是一種用來估算兩個或者多個變數之間關係.

它有兩個明顯的好處:

1.能顯示自變數和因變數之間的關係

2.能顯示自變數和因變數之間的關係的強弱

有多少種:

1. Linear Regression (線性迴歸)

最常用的迴歸方法.

因變數是連續的; 自變數可以是連續的,也可以是離散的; 線性的.

注意:

1. 自變數和因變數的關係必須是線性的
2. 噪點對 線性迴歸 的影響是致命 ( 去除噪點)
3. 自變數可以為多個( multiple linear regression)

2. Logistic Regression 

用來估算因變數發生的概率,前提是因變數是binary 結果.

注意:

1. 通常被用在classification 問題上
2. 不要求自變數和因變數的關係是線性的
3. 要求更大的樣本資料 - 使用maximum likelihood 方法在大樣本 下更加精確
4. 因變數之間不應該相互影響
5. 如果因變數是ordinal ,那麼稱為 ordinal logistic regression  瞭解ordinal
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