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2020-08-09 阅读量: 3149
一元线性回归多元线性回归模型搭建步骤
  1. 明确需求(因变量Y)

  2. 采集数据,数据清洗(缺失值,异常值(3倍标准差),分类变量)

  3. 变量筛选(相关系数,散点图)

  4. 分割测试集(80%),训练集(20%)

  5. 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

  6. 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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