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回归分析应用范围,基本面分析的应用范围

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应用广泛，回归 分析根据涉及的因变量个数分为回归和多重回归；按自变量个数可分为单变量回归-1/和多变量回归-1/；根据自变量与因变量的关系类型，可分为线性回归 分析和非线性回归 分析 。多元回归 分析是研究多个变量之间关系的方法 ， 根据因变量与自变量的数量对应关系，可分为回归-1/(缩写为“一对多”回归-1/)和/，-0/ 分析) ， 根据回归型号类型，可分为线性回归 分析和非线性回归 。

1、最小二乘法、 回归 分析法、灰色预测法、决策论、神经网络等5个算法的使...最小二乘法:通过最小化误差的平方和找到数据的最佳函数匹配 。通过最小二乘法可以很容易地得到未知数据 ， 并且这些得到的数据与实际数据之间的误差平方和最小 。最小二乘法也可用于曲线拟合 。其他优化问题也可以用最小二乘法通过最小化能量或最大化熵来表示 。优点:实现和计算简单 。缺点:非线性数据无法拟合 。回归 分析方法:指确定两个或两个以上变量之间数量关系的统计方法 。

【回归分析应用范围,基本面分析的应用范围】这种技术通常用于预测分析，时间序列模型和寻找变量之间的因果关系 。优点:在分析多因素模型的情况下，更简单方便 。不仅可以预测和找出函数，还可以自己查看结果的残差来检查模型的准确性 。缺点:回归方程只是一个猜测，影响了因素的多样性和某些因素的不可预测性 ， 使得回归 分析在某些情况下受到限制 。灰色预测法:颜色预测法是一种对具有不确定因素的系统进行预测的方法 。

2、简述一下Logistic 回归 分析指标重要程度的主要过程Logistic 回归:其实属于判别式分析，由于其判别效率较差 ， 不常用 。1.适用范围:①流行病学资料适用的危险因素分析②实验室药物的剂量反应关系；③临床试验评价；④疾病的预后因素分析2 。Logistic回归分类的依据:①根据因变量的数据类型:两类和多类分类，其中两类比较常用；②按研究方法:条件Logistic 回归无条件Logistic 回归两者在数据类型上有所不同，后者用于群体研究，前者用于配对或配伍研究 。

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