和统计学是贝叶斯线性

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使用多项式回归时，过度拟合是一个问题，因此请考虑在最后分析生成的曲线，因为外推法或假设当前趋势持续的估计值的行为可能会产生不同的结果。 最好的机器学习工具 9.贝叶斯线性回归 贝叶斯概率定理回归技术的基础。在此计算中，您确定特征的后验分布而不是最小二乘法。与线性回归方法有些相似，贝叶斯分析通常会产生更加一致和稳定的分析结果。 最小二乘法 10.刀切回归 我们向您介绍另一种类型的回归，即刀切回归。当其他方法似乎不太可能提供估计值时，您可以使用折刀回归。它是一种在计算偏差或方差估计时去除每个样本中的一个观察数据点的抽样方法。然后，您可以通过聚合找到所有这些估计计算的平均值。

均值方差分析 11. 弹性网络回归 当数据集具有高度相关的自变量时，您通常会使 老挝 电话号码 用纯弹性回归。与岭回归和套索回归分析类似，它不假设正态性。纯弹性回归的一个特殊区别是它在分析中包括正则化惩罚。 12.生态回归 生态回归特定于历史或政治学领域。它用于研究人口数据集中预测的人类行为，例如地理位置、年龄、种族或教育或收入水平。例如，生态回归研究可能侧重于特定人群的投票模式和行为，以帮助政治候选人或政党为即将到来的竞选或选举做好准备。 值得注意的是，这种类型的回归分析有时会产生生态谬误，其中研究人员假设在对照组中观察到的现象对于所有个体都是正确的。例如，如果研究人员发现饮食中胆固醇和脂肪含量较高的人群患糖尿病的几率较高，那么研究人员就会推测，吃脂肪含量较高的食物的人可能会在以后的生活中患上糖尿病。



这是一个错误，因为它可以忽略个人因素并假设一个群体的所有成员都是相同的。 13. 逐步回归 最后，另一种类型的回归是逐步回归。逐步回归通常是逐步构建的，因此得名。您可以根据条件一一添加或删除预测变量，并测试每个版本的显着性。这与多重回归不同，多重回归同时考虑所有预测变量。在逐步回归中，有向后方法或向前方法，尽管这两种方法通常最好在探索性研究中使用，因为预测有时不精确。通常，数据分析师或统计学家可能会在执行其他回归测试之前使用逐步回归技术来测试或确认他们的怀疑。 分享 数据类型简介 机密数据 标称数据 顺序数据 数值数据 1. 离散数据 2、连续数据 为什么数据类型很重要？