大多數(shù)統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)并不一定只有一個響應(yīng)變量和一個解釋變量。在大多數(shù)情況下，變量的數(shù)量會因研究的不同而有所變化。為了衡量這些多維變量之間的關(guān)系，需要使用多元回歸法。多元回歸分析如何應(yīng)用在統(tǒng)計學(xué)中?

一、多元回歸的特點

多元回歸允許人們從所有可能的角度來看待各種變量之間的關(guān)系。

它可以幫助你根據(jù)預(yù)測變量的變化來預(yù)測響應(yīng)變量的行為。

多元回歸可應(yīng)用于各種機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域、經(jīng)濟、科學(xué)和醫(yī)學(xué)研究。

二、多元回歸示例

一位農(nóng)業(yè)專家決定研究某個地區(qū)被毀壞的農(nóng)作物。他收集了有關(guān)近期氣候變化、供水、灌溉方法、殺蟲劑使用等方面的數(shù)據(jù)。了解農(nóng)作物變黑、不結(jié)果和很快干枯的原因。

在上述例子中，專家決定收集上述數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)就是自變量。這些變量將影響因變量，而因變量只是農(nóng)作物的狀況。在這種情況下，使用單一回歸是一個糟糕的選擇，而多元回歸可能會起到作用。

三、實現(xiàn)多元回歸的步驟

步驟 1：選擇特征

首先，您需要選擇一個驅(qū)動多元回歸的特征。這個特征對因變量的變化有很大影響。

第 2 步：歸一化特征

既然我們已經(jīng)選定了特征，那么就應(yīng)該在一定范圍內(nèi)(最好是 0-1)對其進行縮放，這樣分析起來就會容易一些。

要改變每個特征的值，我們可以使用

步驟 3：選擇損失函數(shù)并提出假設(shè)

提出的假設(shè)只是對響應(yīng)變量的預(yù)測值，用 h(x) 表示。

損失函數(shù)是當(dāng)假設(shè)預(yù)測值錯誤時計算出的損失。成本函數(shù)是為那些預(yù)測錯誤的假設(shè)處理的成本。

步驟 4：最小化成本和損失函數(shù)

成本函數(shù)和損失函數(shù)相互依賴。因此，為了最小化這兩個函數(shù)，可以在數(shù)據(jù)集上運行最小化算法。然后，這些算法會調(diào)整假設(shè)的參數(shù)。

梯度下降算法是可以使用的最小化算法之一。

步驟 5：測試假設(shè)

然后用測試集測試提出的假設(shè)，以檢查其準(zhǔn)確性和正確性。

四、多元回歸的優(yōu)缺點

1.優(yōu)點

多元回歸法有助于找出多個變量或特征之間的關(guān)系。

它還能確定自變量和因變量之間的相關(guān)性。

2.缺點：

多元回歸技術(shù)需要高級數(shù)學(xué)計算。

比較復(fù)雜。

多元回歸模型的輸出難以分析。

輸出結(jié)果可能存在誤差。

多元回歸用于較大的數(shù)據(jù)集時比用于較小的數(shù)據(jù)集時效果更好。

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