统计学知识回归分析思维导图
简要介绍统计学知识回归分析的有关内容
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思维导图大纲
回归分析思维导图模板大纲
概念
回归分析（regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法
分类
按照涉及的变量的多少
分为一元回归和多元回归分析
按照因变量的多少
分为简单回归分析和多重回归分析
按照自变量和因变量之间的关系类型
分为线性回归分析和非线性回归分析
回归模型
五个假定
1 y与x具有线性关系
2 重复抽样中，x的取值是非随机的
3 误差项期望为0
4 所有误差项的方差相当
5 误差项服从正态分布，且相互独立
回归直线的拟合优度
判定系数
回归平方和SSR
残差平方和SSE
判定系数
范围【0，1】
越接近1，表示回归直线的拟合程度越好
估计标准误差：度量各实际观测点在直线周围的散布状况
回归直线是估计标准误差的最小的一条直线，因为它是由最小二乘法即当残差最小时确定的
回归分析结果的评价
1 所估计的回归分析符号是否与预期（散点图）一致
2 如果理论上认为y与x之间的关系不仅是正的，而且统计上是显著的，那么所建立的回归方程也应如此
3 回归模型在多大程度上解释了因变量y取值的差异？（可用判定系数回答
4 考察关于误差项的正态性假定是否成立（残差图
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