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线性回归模型

程序员文章站 2022-04-09 21:21:09
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1. 简单线性回归模型举例:

汽车卖家做电视广告数量与卖出的汽车数量:

线性回归模型

1.1 如何练出适合简单线性回归模型的最佳回归线/

线性回归模型

线性回归模型

使sum of squares最小

1.1.2 计算
线性回归模型

分子 = (1-2)(14-20)+(3-2)(24-20)+(2-2)(18-20)+(1-2)(17-20)+(3-2)(27-20)
      = 6 + 4 + 0 + 3 + 7
      = 20

分母 = (1-2)^2 + (3-2)^2 + (2-2)^2 + (1-2)^2 + (3-2)^2
       = 1 + 1 + 0 + 1 + 1
       4

b1 = 20/4  =5
线性回归模型
b0=20-5*2=20-10=10

线性回归模型
1.2 预测:

假设有一周广告数量为6,预测的汽车销售量是多少?
线性回归模型
x_given = 6

Y_hat = 5*6 + 10 = 40

1.3 Python实现:
#!/usr/bin/env python
#-*-coding:utf-8-*-
#简单的线性回归
import numpy as np

def fitSLR(x,y):
    n=len(x)
    dinominator=0#分母
    numerator=0#分子
    for i in range(0,n):
        numerator+=(x[i]-np.mean(x))*(y[i]-np.mean(y))
        dinominator+=(x[i]-np.mean(x))**2

    print('numerator:',numerator)
    print('dinominator:',dinominator)

    b1=numerator/float(dinominator)
   # b0=np.mean(y)/float(np.mean(x))
    b0=np.mean(y)-b1*np.mean(x);
    return b0,b1
def predict(x,b0,b1):
    return b0+x*b1

x=[1,3,2,1,3]
y=[14,24,18,17,27]

b0,b1=fitSLR(x,y)
print('intercept:',b0,' slope:',b1)
x_test=6
y_test=predict(6,b0,b1)

print('y_test:',y_test)




线性回归模型

结果分析:numerator 估计线性回归方程的分子
  dinominator 估计线性回归方程的分母
 intercept 截距   slope 斜率
 y_test 测试样例


0. 前提介绍:

为什么需要统计量?


统计量:描述数据特征

0.1 集中趋势衡量


0.1.1均值(平均数,平均值)(mean)

线性回归模型


{6, 2, 9, 1, 2}


(6 + 2 + 9 + 1 + 2) / 5 = 20 / 5 = 4


0.1.2中位数 (median): 将数据中的各个数值按照大小顺序排列,居于中间位置的变量

0.1.2.1. 给数据排序:1, 2, 2, 6, 9
0.1.2.2. 找出位置处于中间的变量:2
    当n为基数的时候:直接取位置处于中间的变量
    当n为偶数的时候,取中间两个量的平均值





     0.1.2众数 (mode):数据中出现次数最多的数


0.2



0.2.1. 离散程度衡量


0.2.1.1方差(variance)

线性回归模型



{6, 2, 9, 1, 2}

(1) (6 - 4)^2 + (2 - 4) ^2 + (9 - 4)^2 + (1 - 4)^2 + (2 - 4)^2 
   = 4 + 4 + 25 + 9 + 4
   = 46

(2) n - 1 = 5 - 1 = 4

(3) 46 / 4 = 11.5


0.2.1.2标准差 (standard deviation)

线性回归模型

s = sqrt(11.5) = 3.39







1. 介绍:回归(regression) Y变量为连续数值型(continuous numerical variable)
                    如:房价,人数,降雨量
             分类(Classification): Y变量为类别型(categorical variable)
                    如:颜色类别,电脑品牌,有无信誉
     
2. 简单线性回归(Simple Linear Regression)
     2.1 很多做决定过过程通常是根据两个或者多个变量之间的关系
     2.3 回归分析(regression analysis)用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联
     2.4 被预测的变量叫做:因变量(dependent variable), y, 输出(output)
     2.5 被用来进行预测的变量叫做: 自变量(independent variable), x, 输入(input)

3. 简单线性回归介绍
     3.1 简单线性回归包含一个自变量(x)和一个因变量(y)
     3.2 以上两个变量的关系用一条直线来模拟
     3.3 如果包含两个以上的自变量,则称作多元回归分析(multiple regression)

4. 简单线性回归模型
     4.1 被用来描述因变量(y)和自变量(X)以及偏差(error)之间关系的方程叫做回归模型
     4.2 简单线性回归的模型是:
              线性回归模型
          其中:              参数                   偏差

5. 简单线性回归方程
                         E(y) = β01
         这个方程对应的图像是一条直线,称作回归线
         其中,β0是回归线的截距
                  β1是回归线的斜率  
                  E(y)是在一个给定x值下y的期望值(均值)

6. 正向线性关系:
线性回归模型
7. 负向线性关系
线性回归模型
8 无关系
线性回归模型
9. 估计的简单线性回归方程
          ŷ=b0+b1x
     这个方程叫做估计线性方程(estimated regression line)
     其中,b0是估计线性方程的纵截距
               b1是估计线性方程的斜率
               是在自变量x等于一个给定值的时候,y的估计值

10. 线性回归分析流程:
线性回归模型
     


11. 关于偏差ε的假定
     11.1 是一个随机的变量,均值为0
     11.2 ε的方差(variance)对于所有的自变量x是一样的
     11.3 ε的值是独立的
     11.4 ε满足正态分布