回歸分析-蝸牛學苑

首頁 / Python數據科學 · 第三階段 / 回歸分析

發布于 2022-02-17 · 141 次觀看

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教師筆記

01-回歸概念和OLS原理

43分鐘 · 117次播放

02-一元線性回歸

35分鐘 · 3次播放

03-殘差分析(一)

42分鐘 · 3次播放

04-殘差分析(二)

33分鐘 · 1次播放

05-多元線性回歸

12分鐘 · 2次播放

06-不考慮定性自變量線性回歸

37分鐘 · 3次播放

07-定性變量處理

38分鐘 · 3次播放

08-可線性的非線性回歸模型

39分鐘 · 3次播放

09-可線性回歸模型

42分鐘 · 1次播放

10-多項回歸模型

39分鐘 · 5次播放

回復

共有條回復

回復

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回復

課程目標

掌握具體實戰中使用python進行回歸分析的步驟、方法與評估

知識要點

線性回歸的概念、線性回歸適用條件、一元回歸分析、多元回歸分析。線性回歸實現、線性回歸診斷-殘差分析、線性回歸診斷-強影響點分析、線性回歸診斷-多重共線性、非線性回歸擴展。

授課講師

周一

蝸牛學苑資深講師

碩士，統計師。從事數據科學研發多年，歷任數據分析師、數據挖掘工程師。具備深厚的數學、統計學和數理統計功底，擅長商業數據項目研發管理。熟悉R、SPSS、SAS、Python、 STATA等語言工具，和機器學習、深度學習等相關技術。啟發式教學，個別化教學，課堂氛圍輕松，知識點凝練，深受學生好評。

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