本文主要是介绍最小二乘（OLS）回归法及其在R中的…，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
回归分析指用一个或多个预测变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。
回归包括简单线性、多项式、多元线性、多变量、Logistic回归、泊松、时间序列、非线性、非参数、稳健、Cox比例风险回归等多种形式。
下文主要介绍普通最小二乘（OLS）回归法，包括简单线性回归、多项式回归和多元线性回归。
1 OLS回归
条件：减小因变量的真实值与预测值的差值来获取模型参数，即残差平方和最小。
为了能够恰当地解释OLS模型的系数，数据必须满足以下统计假设：
（1）正态性。对于固定的自变量值，因变量值成正态分布
（2）独立性。Yi值之间相互独立。
（3）线性。因变量与自变量之间为线性相关。
（4）同方差性。因变量的方差不随自变量的水平不同而变化。
1 用lm()拟合回归模型
格式：myfit <-lm(formula, data)
其中，formula指要拟合的模型形式，data是一个数据框，包含了用于拟合模型的数据。
表达式（formula）形式如：Y~X1+X2+…+Xk
~左边为因变量，右边为各个自变量，自变量之间用+符号分隔，表达式中还有其他符号
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2 简单线性回归
这篇关于最小二乘（OLS）回归法及其在R中的…的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
