你可能感兴趣的文章
如何用excel求相关系数
最简单和最常见的统计Excel计算之一是相关性。这是一个简单的统计数据，但当你想知道两个变量是否相关时，它可以提供很多信息。如果你知道正确的命令，在Excel中找到相关系数是非常容易的。 ...
业务分析回归基础
...么学习回归分析将是非常值得的。 在本文中，您将学习简单线性回归的基础知识，有时称为“普通最小二乘法”或OLS回归，这是一种常用于预测和财务分析的工具。我们将从学习回归的核心原则开始，首先学习协方差和相关性...
多元线性回归（mlr）
...它评估这些解释性变量或自变量对因变量的相对影响。 为什么要使用多元回归而不是简单的ols回归？ 一个因变量只有一个变量来解释是很少见的。在这种情况下，分析员使用多元回归，试图用一个以上的自变量来解释因变量...
在excel中建立线性回归模型
...易。它不需要绘制线性回归线，但它使创建统计表变得更简单。要验证是否已安装，请从工具栏中选择“数据”。如果“数据分析”是一个选项，则该功能已安装并可以使用。如果未安装，您可以通过单击Office按钮并选择“Excel...
相关系数正、负和零意味着什么？
...从+1到-1，+1表示正相关，-1表示负相关，0表示无相关。 简单线性回归使用统计模型描述响应变量（用y表示）和解释变量（用x表示）之间的线性关系。统计模型用于进行预测。 用Excel等软件计算相关性，简化线性回归。 ...
时间与价格的线性回归
...回到一个标准差线内时，这才成为一个切入点。我们并不简单地依赖于将价格作为一个异常值，因为它可能会让另一个更进一步。相反，我们希望外围事件已经发生，价格回归均值。在第一个标准差内向后移动可以确认回归。 ...
线性回归(linear regression)和逻辑回归(logistic regression)的区别
线性回归和logistic回归的主要区别在于，线性回归用于预测连续值，而logistic回归用于预测离散值。 机器学习系统可以基于对过去输入的训练来预测未来的结果。机器学习主要有两种类型，即有监督学习和无监督学习。回归和分...
方差分析(anova)和无症状(anocva)的区别
...检验推广到两个均值之外。为了使用方差分析模型，我们简单地将组内的变异分为治疗组。这是一种广泛使用的技术，也是一种流行的方法，因为它包含较少的工作和快速的结果可以通过方差分析计算。而且，出错的几率也比较...
相关性(correlation)和回归(regression)的区别
...如，过去的业务记录可以估计未来的利润。这可以用一个简单的例子来解释我们早上是如何醒来的。如果你早点睡觉，你可以更轻松地在早上醒来。我们可以用两个变量“x”和“y”来理解线性回归。这里，变量“x”和“y”都...
相关性(correlation)和回归(regression)的区别
...例如：根据过去的记录，可以估计企业未来的利润。 在简单的线性回归中，有两个变量x和y，其中y依赖于x或者说受x的影响。这里y称为因变量或标准变量，x称为独立变量或预测变量。y对x的回归线表示为： y=a+bx 式中，a=常数，b...
0 篇文章
