python数据分析线性回归模型实战
如何衡量多元线性回归模型优劣？
如何衡量多元线性回归模型优劣？
先说结论，衡量多元线性回归模型优劣的方式主要有多元评价方法。多元线性回归模式是数学分析最重要的方法之一，但是由于多种主客观因素的影响，这种数学分析方法常常存在着质量不一致的方法，这就需要用多元评级方法来具体衡量。
以一元回归模型为例，写出线性模型，双对数模型以及两个半对数模型，并对解释变量的系数的经济意义加以解？
1、一元线性回归：ya b*x u，x每增加1个单位，y平均增加b个单位；
2、双对数模型：lnya b*lnx u，x每增加1%，y平均增加b%；
3、半对数模型：ya b*lnx u，x每增加1%，y平均增加b个单位；
4、半对数模型：lnya b*x u，x每增加1个单位，y平均增加b%。
一元线性回归模型矩阵表达式？
一元线性回归模型有很多实际用途。分为以下两大类： 1.如果目标是预测或者映射，线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后，对于一个新增的X值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。 2.给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp，这些变量有可能与y相关，线性回归分析可以用来量化y与Xj之间相关性的强度，评估出与y不相关的Xj，并识别出哪些Xj的子集包含了关于y的冗余信息。 一元线性回归模型表示如下： yt b0 b1 xt ut （1） 上式表示变量yt 和xt之间的真实关系。其中yt 称作被解释变量（或相依变量、因变量），xt称作解释变量（或独立变量、自变量），ut称作随机误差项，b0称作常数项（截距项），b1称作回归系数。 在模型 (1) 中，xt是影响yt变化的重要解释变量。b0和b1也称作回归参数。这两个量通常是未知的，需要估计。t表示序数。当t表示时间序数时，xt和yt称为时间序列数据。当t表示非时间序数时，xt和yt称为截面数据。ut则包括了除xt以外的影响yt变化的众多微小因素。ut的变化是不可控的。上述模型可以分为两部分。（1）b0 b1 xt是非随机部分；（2）ut是随机部分。