regression，通常指用一个或者多个预测变量，也称自变量或者解释变量，来预测响应变量，也称为因变量、效标变量或者结果变量的方法
存在多个变量
AIC 考虑模型统计拟合度、用来拟合的参数数目
AIC值越小，越好
更多的变量：
图一：是否呈线性关系， 是
图二：是否呈正态分布，一条直线，正态分布
图三：位置与尺寸图，描述同方差性，如果方差不变，水平线周围的点应该是随机分布
图四：残差与杠杆图，对单个数据值的观测，鉴别离群点、高杠杆点、强影响点
模型建好，用predict函数对剩余500个样本进行预测，比较残差值，若预测准确，说明模型可以。
analysis of variance，简称ANOVA，也称为变异数分析。用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。广义上，方差分析也是回归分析的一种，只不过线性回归的因变量一般是连续型变量。自变量是因子时，研究关注的重点通常会从预测转向不同组之间的差异比较。也就是方差分析。
power analysis，可以帮助在给定置信度的情况下，判断检测到给定效应值所需的样本量。也可以在给定置信度水平情况下，计算在某样本量内能检测到给定效应值的概率
拓展了线性模型的框架，包含了非正态因变量的分析。线性回归、方差分析都是基于正态分布的假设
-泊松回归 ，用来为计数资料和列联表建模的一种回归分析。泊松回归假设因变量是泊松分布，并假设它平均值的对数可被未知参数的线性组合建模
-logistic 回归
通过一系列连续型或者类别型预测变量来预测二值型结果变量是，logistic 回归是一个非常有用的工具。流行病学研究中用的多。
Principal Component Analysis，PCA，探索和简化多变量复杂关系的常用方法。 是一种数据降维技巧。可以将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量。这些无关变量成为主成分。主成分是对原始变量重新进行线性组合，将原先众多具有一定相关性的指标，重新组合为一组的心得相互独立的综合指标。
探索性因子分析法 exploratory factor analysis，简称为EFA，是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法。通过找寻一组更小的、潜在的活隐藏的结构来解释已观测到的、显式的变量间的关系
因子分析步骤与PCA一致
啤酒与尿布
R，线性回归)R语言里的模型诊断图（Residuals vs Fitted，Normal QQ ， Scale-Location ，Residuals Leverage）
线性回归，是概率统计学里最重要的统计方法，也是机器学习中一类非常重要的算法。线性模型简单理解非常容易，但是内涵是非常深奥的。尤其是线性回归模型中的Diagnostics plot的阅读与理解一直被认为是线性回归中的一个难点。 在任何线性模型中，能够直接“lm”（模型有意义），既要考虑各个参数的t-test所得出的p-value，也要考虑总体模型F-检验得出的p-value。...
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广义相加模型（GAM）及R实现
dimensionality）。 R中的实现主要有两个包：gam和mgcv，前者为旧版本的包，后者为新版本。两个包的基本建模过程是相似的（两个函数都是gam 要小心同时加载两个库），但幕后计算方法不同，优化和模型的参数也...分析。 5.模型参数的解释 以下面例子为例： 结果为 Day的影响水平p-value=0.473，解释能力为14.3%，说明影响不明显。 其中，edf为自由度，理论上，当自由度接近1时，表示是线性
如何用R语言做线性回归？
说明：斜体为R语言代码 01数据准备：下载数据集 在进行线性回归模拟之前，我们需先准备具有线性关系的数据集。 这里以机械工业出版社出版出版的丘祐玮著的《数据科学：R语言实现 (数据科学与工程技术丛书...的优劣，一元线性回归中R方等于皮尔逊积矩相关系数（Pearson product moment correlation coefficient 或Pearson’s r）的平方。这种方法
R in action读书笔记（9）-第八章：回归 -回归诊断
”( Residuals vs Fitted，左上)中可以清楚的看到一个曲线关系，这暗示着你可能需要对回归模型加上一个二次项。 口同方差性若满足不变方差假设，那么在位置尺度图(Scale-Location Graph，左下)中，水平线周围的点应该随机分布。该图似乎满足此假设。最后一幅“残差与杠杆图”(Residuals vs Leverage，右下)提供了你可能关注的
主成分分析应用之主成分回归
整体拟合效果来看，R^2为0.8618，调整的R^2为0.7697，整体拟合效果可以通过。最后，p值为0.00198说明，拒绝原假设，即有理由认为回归模型从整体上拟合效果比较好。 下面针对系数通不过... R-squared: 0.8345 F-statistic: 26.2 on 3 and 12 DF, p-value: 1.49e-05 使用逆变换法，得到原始变量的回归方程： beta<
R语言 一元线性回归、多元线性、多项式回归
#Estimate 表示估计系数 # Std. Error表示估计系数的差异性，这个值要比估计系数小一个数量级 #t value 表示用于变量的回归系数是否对模型有帮助 #Pr(>|t|) 变量之间不相关的...关注微信号：小程在线 关注CSDN博客：程志伟的博客 R版本：3.6.1 本节主要介绍了一元线性回归、多元线性、多项式回归。 重点介绍了summary里面每个参数的意义； 创建训练集、测试集
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