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线性回归分析的局限性,多元线性回归分析spss

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线性 回归通俗的理解线性 回归是金融数据中非常基础的机器学习算法分析 。本文就简单介绍一下，按自变量个数可分为单变量线性回归-3/方程和多变量线性回归方程，应用广泛，回归-3/根据涉及的自变量个数分为回归和多重回归；按自变量个数可分为单变量回归-3/和多变量回归-3/；根据自变量与因变量的关系，可分为线性回归分析/和非线性/ 。
【线性回归分析的局限性,多元线性回归分析spss】
1、在用SPSS做一个 线性 回归 分析,结果如图,R方很低,但是显著性都还可以...你可以先试着画一个散点图，看看和其他曲线拟合会不会更好 。很多情况下 ， 用线性和一些非线性拟合的数据会有显著的效果，但不一定是最好的，所以需要判断自变量和因变量的关系是否符合-1 。也就是说，我的这个特征可以解释一部分因变量，但还不够 。需要找其他特征来一起解释因变量吗？我在回归的时候其实有六个特征，但是因为sig值大于0.05，SPSS自动排除了这些特征 。
或者我们可以使用这些功能的线性组合来获得新功能并重试吗？谢谢你 。MapUrl:，contentRich:也就是说我的特征可以解释一些因变量，但是还不够 。需要找其他特征来一起解释因变量吗？
我在回归的时候其实有六个特征，但是因为sig值大于0.05，SPSS自动排除了这些特征 。
2、 线性 回归里参数的假设检验都有哪些,分别有什么优劣,如何理解-2/预测所需的数据往往是多元的 。那么我们在做多元回归的时候，就需要特别注意知道我们的数据是否能够满足多元线性-2分析的前提条件 。申请多元线性 。总结起来可以用四个字来形容:线性，独立，正常，同质 。(1)自变量和因变量之间有关系线性 。这可以通过绘制“散点图矩阵”来研究 。如果因变量Yi和自变量Xi之间存在曲线趋势，
常用的变量变换方法有对数变换、倒数变换、平方根变换、平方根正弦变换等 。(2)任意两个相互独立的观测残差的协方差为0，说明自变量之间不存在多重共线性问题 。关于如何处理多元共线性问题，请参考“多元线性-2/多元中问题的解法线性模型”(3)残差E服从正态分布N(0，σ2) 。其方差σ2var(ei)反映 。

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