python回归显著_Python机器学习中的线性回归，回归数据分
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回归分析
python数据分析基础教程答案
回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的⼀种统计分析⽅法。 按照涉及的变量的多少，分为⼀元回归和多元回归分析； 按照⾃变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和⾮线性回归分析。
掌握回归分析的原理以及程序实现，需要我们⾸先了解⼀元、多元甚⾄⾮线性的回归⽅程，然后进⾏回归显著性检验。
1.⼀元、多元以及⾮线性回归 ⼀元线性回归⽅程：  多元线性回归⽅程：  ⾮线性回归⽅程：
求出回归⽅程之后，再利⽤最⼩⼆乘法或最⼤似然法求解回归⽅程的参数值。 2.显著性检验 显著性检验就是事先对总体(随机变量)的参数或总体分布形式做出⼀个假设，然后利⽤样本信息来判断这个假设(备择假设)是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否有显著性差异。 在回归分析中，我们需要验证y与x之间的线性/⾮线性关系是否成⽴，因此对回归系数的显著性进⾏检验。 以⼀元回归分析为例，检验假设：  如果原假设成⽴，表明y与x之间没有线性关系。  (?为??的⽅差) 当原假设成⽴时：  ?1在0附近
摆动，可以得到：
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对于给定显著性⽔平?，?0拒绝域为：
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即计算t值，与查表得到的?? /2(? − 2)⽐较，如果⼤于，则拒绝原假设，认为回归显著。 程序实现：  更多关于⼆元以及⾮线性回归分析详细教程细节可观看视频学习：
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