多元回归分析模型表,多元回归分析模型的应用

文章目录：

• 多元回归分析模型表
• 多元回归分析模型的应用
• 多元回归分析模型论文
• 多元回归分析模型的优缺点

多元回归分析模型表

如果因变量是(非时间的)连续变量（即一般定量资料），设自变量的个数为k，当k＝1时，回归分析的种类有：①直线回归分析；②通过直线化实现的简单曲线回归分析（以下简称为曲线拟合）；③非线性曲线拟合；④一般多项式曲线拟合；⑤正交多项式曲线拟合。当k≥2时，称为多元回归分析（注：前面的④、⑤2种情况实质上是用多元回归分析仅只含1个自变量时较复杂的曲线拟合问题）。当同时对多个因变量进行回归分析时，称之为多重回归分析。在多元回归分析中，简单而又实用的则是多元线性回归分析（其中某些自变量可以是原观测指标经过某种初等变换的结果，如对数变换、开平根变换等，因为这里所说的线性是指∶函数f(x)相对于回归参数是线性的，并非相对于自变量而言）。这是本篇中要论述的问题。

如果因变量是与时间有关的连续变量且未被离散化（如：生存时间、复发时间、死亡时间等），而自变量可以是定量的，也可以是定性的。此时需用生存分析中的半参数或参数回归分析方法，将在本书第5篇中论述。

　　如果因变量是名义或有序变量，无论它取二个离散值（如：死与活、复发与未复发等）还是多个离散值（自变量可以是定性和定量的）时，都可选用logistic回归分析；如果把列联表中每个格内的理论频数的对数当作因变量，把分组变量（包含影响因素和观测结果变量2类）当作自变量，可用对数线性模性分析。这部分内容请参见本书第3篇中有关章节。　　在自变量代表时间的情况下，通常不假定因变量y的各次观察值独立，而具有某种非独立的结构，例如构成一平稳序列。这种回归模型的研究被划入统计学的另一个重要分支──时间序列统计分析的范围

多元回归分析模型的应用

1.多元回归分析法的概念

是对估价范围内的所有被估价房地产进行分组，使同一组内的房地产具有相似性，在每组内把房地产价值或价格作为因变量，把影响房地产价值或价格的若干因素作为自变量，设定多元回归模型，搜集大量房地产成交价格及其影响因素数据，利用模型计算出各宗被估价房地产价值或价格的方法。

主要用于：房地产计税价值评估/房地产押品价值重估。

2.步骤：

（1）确定估价范围。

（2）进行房地产分组。

（3）设定多元回归模型。

V＝b0＋b1X1＋b2X2＋……＋bnXn

V—因变量，被估价房地产价值价格；

X1、X2、……Xn—自变量，房价影响因素，如X1代表房龄，X2代表楼层，X3代表朝向，等等；

n—自变量的数量；

b0—常数项，b1、b2、……、bn是自变量的系数。

（4）确定多元回归模型。

（5）计算各宗被估价房地产的价值或价格。

再利用回归分析法估价时，一些较少或不普遍的影响房地产价值价格的特殊因素（如房间不方正、层高不达标、采光严重受遮挡或凶宅，临近公共厕所、垃圾站、高压线、污水处理厂、墓地等）可将这些特殊因素单独建立特殊因素调整系数体系，待利用多元回归模型计算出被估价房地产的价值价格后，再利用这些因素调整系数进行调整。

多元回归分析模型论文

应用公式编辑器，默认设置基本可以。

多元回归分析模型的优缺点

使用可解释提升机来比较生态学瞬间评估数据的直译法和名词解释法

以前对精神障碍EMA数据的研究主要集中在基于多元回归的方法上，对每个人单独建模。本文进一步探索了非线性可解释机器学习（ML）模型在分类问题中的应用。ML模型可以通过识别数据中变量之间的复杂模式来提高准确预测不同行为发生的能力。为了评估这一点，使用不平衡的合成数据集和真实世界数据集，将各种树群的性能与线性模型进行了比较。在检查了所有情况下的AUC分数分布后，非线性模型似乎优于基线线性模型。此外，除了个性化的方法外，群体层面的预测模型也可能提供更高的性能。有趣的是，在两个真实世界的数据集中，知识提炼方法取得了更好的AUC分数（与个性化方法相比，平均相对变化为+17%），这表明它可以使EMA数据分类和性能受益。

《Using Explainable Boosting Machine to Compare Idiographic and Nomothetic Approaches for Ecological Momentary Assessment Data》

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