《線性趨勢估計》課件

線性趨勢估計歡迎來到本PPT課件。這里將會為您詳細地講述線性趨勢估計的方方面面，讓您輕松領(lǐng)略這一偉大概念的奧妙之處。推薦背景材料統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法李航老師的這本書是學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的絕佳起點。其中最后兩章有“線性模型”的講解。機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)機器學(xué)習(xí)的入門教材，其中“回歸”會更加深入地講解線性趨勢方程等相關(guān)知識。Python編程：從入門到實踐獲取更清晰地了解在線性回歸方面的知識，以便逐步掌握使用Python語言的操作技巧。線性回歸思想簡介什么是線性回歸？當(dāng)我們嘗試用一條直線去擬合數(shù)據(jù)時，我們就可以稱它為線性回歸。線性回歸公式公式：y=mx+bm是斜率，b是截距，x是自變量，y是因變量。如何成功應(yīng)用線性回歸找出合適的擬合函數(shù)，如何判斷它是否是最優(yōu)的，這是成功應(yīng)用線性回歸的關(guān)鍵點。線性趨勢方程1定義線性趨勢方程是將隨機變量的一個時段內(nèi)的均值與時間作為自變量，以確定一個趨勢方程來對該變量的未來值進行預(yù)測。2應(yīng)用線性趨勢方程常用于預(yù)測，令實際值和估計值間的誤差最小。3模型構(gòu)建構(gòu)建模型時，我們可以根據(jù)不同的假設(shè)與條件去構(gòu)建摸版，比如有單一變量的線性模型、多元變量線性模型等。OLS估計法認識OLS估計法普通最小二乘估計是一種通過最小化誤差平方和來估計未知參數(shù)的方法。計算最小二乘法估計參數(shù)最小二乘法的核心是盡量減少估計殘差平方和，使用隨機數(shù)據(jù)，輸出計算結(jié)果。優(yōu)點普通最小二乘估計法是線性方程估計法中最常用的一種方法，容易理解，計算方便。多元變量線性趨勢估計1多元回歸方程介紹多元線性回歸方程是倆個及以上自變量的線性函數(shù)。2擬合優(yōu)度擬合優(yōu)度是表示觀測值與估計值之間的相關(guān)性，該優(yōu)度值越高，說明模型的預(yù)測結(jié)果是越準(zhǔn)確的。3線性趨勢預(yù)測與驗證做出的預(yù)測要進行驗證，以便明確模型的精度。常見的驗證方法包括樣本內(nèi)預(yù)測和樣本外預(yù)測等。實戰(zhàn)案例股票市場預(yù)測使用線性回歸預(yù)測股票市場的走勢，通過之前數(shù)據(jù)的擬合來預(yù)測未來的價格。天氣預(yù)測使用多元線性回歸方法預(yù)測天氣，使用多個變量、多個因素來預(yù)測未來的氣溫?？蛻舴秩菏褂煤唵尉€性回歸模型來了解客戶收入水平與花費之間的關(guān)系，從而確定客戶所在的分類。提高建議與總結(jié)1數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備過程是建立可靠預(yù)測模型的第一步，要準(zhǔn)確地提取數(shù)據(jù)特征，消除數(shù)據(jù)中的異常值。2模型的調(diào)參在建立模型時要花功夫去調(diào)節(jié)參數(shù)來使之最優(yōu)化，減少模型的誤差。3數(shù)