应用回归分析的高级统计课程.pdf

将深入探讨如何有效应用回归分析与R语言进行统计建模，以解决实际问题。

深入学习应用回归分析：习题与例题数据解析 这份资料针对人教版《应用回归分析》（第五版）教材，提供详细的习题解析和例题数据分析，助力学生深入理解回归分析的核心概念和应用方法。 资料亮点： 习题解析： 涵盖教材中的课后习题，提供详细的解题步骤和思路，帮助学生检验学习成果。 例题数据分析： 深入剖析教材中的例题，提供数据来源和分析过程，帮助学生掌握实际应用回归分析的方法。 适用人群： 适用于使用人教版《应用回归分析》（第五版）教材的高校学生、教师以及对回归分析感兴趣的学习者。 通过这份资料，你将能够： 巩固对回归分析理论知识的理解 提升解决实际问题的能力 为进一步学习高级统计方法打下坚实基础

何晓群第二版中的第二章介绍了回归分析的详细内容，探讨了其在多元统计分析中的重要性和应用。

本 PDF 提供 DB2 开发高级课程的内容，涵盖高级 DB2 编程技术。

线性回归分析中的异方差问题。一、什么是异方差？回归模型要求残差序列服从均值为0并具有相同方差的正态分布，即残差的幅度不应随自变量或因变量的变化而变化。否则认为出现了异方差现象。二、举例理解异方差。例如，收入水平和消费种类之间的关系，以及打字时间与出错类型之间的关系。

线性回归分析综述(三)参数估计的标准t目标：使回归线预测值与观察值之间的总距离最小化。利用最小二乘法拟合的回归直线，使样本数据点在垂直方向上的偏离最小化。

灵敏度分析假设：对于N个样本和3个特征属性F1/F2/F3，依次计算它们的均值和标准差。将(m1, m2, m3)作为输入，模型输出为M。若要评估F1的影响，输入变为(m1+δ1*10%, m2, m3)，输出为M+ΔM1。通过比较三个特征属性对输出的影响结果来分析灵敏度。

本节介绍MATLAB统计工具箱提供的回归分析命令，涵盖多元线性回归、多项式回归、非线性回归以及逐步回归。 多元线性回归: 用于建立一个或多个自变量与因变量之间线性关系的模型。 多项式回归: 适用于自变量与因变量之间关系可以用多项式函数拟合的情况。 非线性回归: 用于构建因变量和自变量之间非线性关系的模型。 逐步回归: 通过逐步添加或删除自变量，找到最优回归模型的一种方法。

条件Logistic回归是一种用于配对资料分析的统计方法，特别适用于流行病学的病例-对照研究。通过年龄、性别等条件进行配对，以控制重要混杂因素，形成多个匹配组。每组通常包括一个病例和若干个对照，是一种常见的1:M配对研究方法。