2020-08-09
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一元线性回归多元线性回归模型搭建步骤
明确需求（因变量Y）
采集数据，数据清洗（缺失值，异常值（3倍标准差），分类变量）
变量筛选（相关系数，散点图）
分割测试集（80%），训练集（20%）
用训练集来做回归模型（F检验，t检验，R^2 ，调整R^2）,R^2不能太高，不能太低
模型检验，高斯马尔科夫假设（
a. 线性于参数
b. 随机抽样
c. 不存在完全共线性
d. 误差的条件均值为零误差
e的同方差性
f. 误差的正态性
7.模型优化（交互项，高次项，平方项，季节趋势）
8.逐步回归，交叉检验
9.模型测试
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