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2022考研概率论数据分析方法:回归分析
跨考考研2021-06-18
来源跨考网整理
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  2022考研的考生们即将进入暑期强化阶段,数学作为考研中能够拉开大分差的科目,有多少考研er是因为数学与自己心仪的院校失之交臂?建议考研数学基础不好的小伙伴早点开始复习,下面小编整理了2022年考研数学概率统计数据分析方法,一起来看看吧。

  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

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