相关回归分析

一元和二元回归模型 线性回归模型建立、参数估计、显著性检验 参数置信区间 函数值点估计与置信区间 Y值点预测与预测区间 可化为一元线性回归模型的例子

统计里最常碰到的几个方法，像是t 检验、相关、回归，再到稍微进阶一点的时间序列，其实用SPSS搞定挺方便的。你只要数据格式没问题，菜单点一圈基本就出结果，连图表也能自动生成，省事多了。比如你想比较两组人的满意度差异，直接用独立样本 t 检验就好，SPSS 菜单里点“”→“比较均值”就能找到。像对比前后测试成绩，配对 t 检验就更合适。相关和回归也挺实用。你想看销售额跟广告投放有没有关系？相关系数一查就知道有没有“牵手”。想进一步预测？直接上线回归模型就完事了。SPSS 里操作也不麻烦，点几下菜单就能跑出一堆结果指标。时间序列更偏预测，比如每月用户数的趋势。用 SPSS 自带的“预测”工具，新手

偏相关系数用来度量两个变量在控制其他变量影响下的相关程度。 含义：在研究两个变量之间的关系时，若其他变量对其相关性产生影响，则可计算偏相关系数。 应用示例：- 研究商品需求量、价格和消费者收入之间的关系。- 研究粮食产量与气温、降水、日照等因素之间的关系。

回归分析探讨变量之间的关系，将因变量表示为自变量的函数。理想化模型（如抛物线公式）在一定条件下适用。然而，现实中存在不确定性（如干扰因素），导致单次实验结果无法精确预测。概率因果模式认为，当实验次数足够多时，平均结果具有确定性，即使单次结果是随机的。

Logistic回归，又称为logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，通常用于数据挖掘和分类任务。

在输入相关数据后，单击“确定”按钮以获取回归分析结果。

本项目基于MATLAB实现了深度典型相关分析，详细介绍了其实现过程和应用场景。

回归分析是研究变量间相互关系及模型预测的有效工具，广泛应用于工商管理、经济、社会、医学和生物学等领域。自19世纪初高斯提出最小二乘估计以来，回归分析已有200多年历史，涵盖了一元线性回归、多元线性回归、非线性回归等方法。本章介绍了回归模型的基本假设、修正非合理数据的方法以及回归诊断等内容。在数据挖掘环境下，回归分析可用于预测因变量，常见的模型包括线性回归和非线性回归。

估计水平均值：ȳi = μ, i = 1, 2, ..., r 估计主效应：yi - y, i = 1, 2, ..., r 估计误差方差：MS. = S^2 / r

ANN模型结果分析问题：哪个模型更适合本项研究？ A B 1 0