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数据分析方法体系结构
2020-9-30

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第6.1节 相关性分析

1. 散点图

2. 相关系数

第6.2节 一元线性回归分析

1. 一元线性回归模型

2. 参数估计

3.离差的分解

4. 回归方程(直线)的拟合优度

5. 显著性检验

6.预测

第6.3节 多元线性回归分析

1. 多元线性回归模型

2. 参数估计

3. 回归方程的拟合优度

4. 显著性检验

5.变量选择与逐步回归

6. 预测

7.回归诊断

第6.4节 可化为线性回归的非线性回归分析方法

第6.5节 相关分析与回归分析的R软件实现

1. 散点图的绘制

2. 相关分析

3. 一元线性回归分析

4. 多元线性回归分析

5. 可化为线性回归的非线性回归

探究 如何正确运用线性回归模型

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