岭回归的基本思想 岭回归法的基本思想是什么

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岭回归的基本思想 岭回归法的基本思想是什么

岭回归的基本思想 岭回归法的基本思想是什么

1、回归分析的认识及简单运用回归分析（regression ysis)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。

2、运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，分为回归和多重回归分析；按照自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；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。

3、如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。

4、如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多重线性回归分析。

5、定义回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。

6、它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律，并可用于预报、控制等问题。

7、方齐性线性关系效应累加变量无测量误变量服从多元正态分布观察模型完整（没有包含不该进入的变量、也没有漏掉应该进入的变量）误项且服从（0，1）正态分布。

8、现实数据常常不能完全符合上述定。

9、因此，统计学家研究出许多的回归模型来解决线性回归模型定过程的约束。

10、研究一个或多个随机变量Y1 ，Y2 ，…，Yi与另一些变量X1、X2，…，Xk之间的关系的统计方法，又称多重回归分析。

11、通常称Y1，Y2，…，Yi为因变量，X1、X2，…，Xk为自变量。

12、回归分析是一类数学模型，特别当因变量和自变量为线性关系时，它是一种特殊的线性模型。

13、最简单的情形是一个自变量和一个因变量，且它们大体上有线性关系，这叫一元线性回归，即模型为Y=a+bX+ε，这里X是自变量，Y是因变量，ε是随机误，通常定随机误的均值为0，方为σ^2（σ^2大于0）σ^2与X的值无关。

14、若进一步定随机误遵从正态分布，就叫做正态线性模型。

15、一般的情形，它有k个自变量和一个因变量，因变量的值可以分解为两部分：一部分是由于自变量的影响，即表示为自变量的函数，其中函数形式已知，但含一些未知参数；另一部分是由于其他未被考虑的因素和随机性的影响，即随机误。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。