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2022考研概率论数据分析方法:回归分析

发布日期:2021-05-11 11:37:36  来源:新疆中公考研

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概率论与数理统计汇总>>>概率论与数理统计是考研数学中尤其重要的一门,基础阶段大家也一定不要放松,持续备战方可战胜困难,下面中公考研小编为大家整理概率论与数理统计相关内容,希望对各位考生有所帮助。

概率论与数理统计

回归分析:

1.直线回归:如果回归分析中的残差服从正态分布(大样本时无需正态性),残差与自变量无趋势变化,则直线回归(单个自变量的线性回归,称为简单回归),否则应作适当的变换,使其满足上述条件。

2.多重线性回归:应变量(Y)为连续型变量(即计量资料),自变量(X1,X2,…,Xp)可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。如果回归分析中的残差服从正态分布(大样本时无需正态性),残差与自变量无趋势变化,可以作多重线性回归。

1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素

2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用

3.二分类的Logistic回归:应变量为二分类变量,自变量(X1,X2,…,Xp)可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。

1)非配对的情况:用非条件Logistic回归

(1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素

(2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用

2)配对的情况:用条件Logistic回归

(1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素

(2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用

4.有序多分类有序的Logistic回归:应变量为有序多分类变量,自变量(X1,X2,…,Xp)可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。

1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素

2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用

5.无序多分类有序的Logistic回归:应变量为无序多分类变量,自变量(X1,X2,…,Xp)可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。

1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素

2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用

以上就是新疆中公小编给大家整理的“2022考研概率论数据分析方法:回归分析”,更多考试最新资讯,请关注新疆考研热点动态!

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