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文档列表
文档介绍
R语言回归篇
用途
简单线性
个量化的解释变量来预测一个量化的响应变量（一个因变量、一个自变量）
多项式
一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量，模型的关系是
n阶多项式（一个预测变量，但同时包含变量的幂）
多元线性
用两个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量（不止一个预测变量）
多变量
用一个或多个解释变量预测多个响应变量
Logistic
用一个或多个解释变量预测一个类别型变量
泊松
用一个或多个解释变量预测一个代表频数的响应变量
Cox比例风险
用一个或多个解释变量预测一个事件（死亡、失败或旧病复发）发生的时间
时间序列对误差项相关的时间序列数据建模非线性
用一个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量，不过模型是非线性的
非参数
用一个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量，模型的形式源
自数据形式，不事先设定
稳健
用一个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量，能抵御强影响点的干扰
用途
简单线性
个量化的解释变量来预测一个量化的响应变量（一个因变量、一个自变量）
多项式
一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量，模型的关系是
n阶多项式（一个预测变量，但同时包含变量的幂）
多元线性
用两个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量（不止一个预测变量）
多变量
用一个或多个解释变量预测多个响应变量
Logistic
用一个或多个解释变量预测一个类别型变量
泊松
用一个或多个解释变量预测一个代表频数的响应变量
Cox比例风险
用一个或多个解释变量预测一个事件（死亡、失败或旧病复发）发生的时间
时间序列对误差项相关的时间序列数据建模非线性
用一个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量，不过模型是非线性的
非参数
用一个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量，模型的形式源
自数据形式，不事先设定
稳健
用一个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量，能抵御强影响点的干扰
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