python机器学习线性回归,python线性回归算法

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python机器学习线性回归的问题，于是小编就整理了3个相关介绍python机器学习线性回归的解答，让我们一起看看吧。

1. 使用SPSS进行线性回归分析？
2. 一元线性回归检验有哪些？
3. excel2016如何进行二元线性回归分析？

使用SPSS进行线性回归分析？

1、运行软件，输入演示数据。

2、选择菜单分析>回归>线下，弹出线性回归设置窗口。

（图片来源网络，侵删）

3、设置自变量，因变量。

4、选择选项，本经验就模型残差进行Durbin Watson检验，用于判断残差是否独立，作为一个基础条件来判断数据是否适合做线性回归。

5、点击绘制，对参数进行设置，本经验勾选直方图和正态概率图，同样用于判断数据是否适合进行线性回归。

（图片来源网络，侵删）

6、点击保存按钮。

一元线性回归检验有哪些？

一元线性回归检验的指标有如下：拟合优度

拟合优度就是指相关系数的平方R^2，R^2最大值为1。R^2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度就越好;反过来说，就是R^2的值越小，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。r2_score函数是计算 R^{2}

一元线性回归方程***用线性性的***设检验： ***设所建立的模型为：y = b0 + b1x 建立***设如下： H0: b1 = 0 H1: b1 不等于 0 有下列3种方法可以构造3种不同的统计量：

（1）t检验法：(由于输入法的原因，以下用c1表示b1的估计值，e表示残差的估计值) T = c1/sd(c1) = (c1√Sxx)/e ~ t(n -2) 故在a水平下的拒绝域为 |T| >= t(a/2)[n-2] (2) F检验法：F = T^2 = ((c1)^2 * Sxx)/(e^2) ~ F(1,n-2) 在a水平下的拒绝域为 F >= Fa[1,n-2] (3)相关系数检验：R = (Sxy)/[(√Sxx)*(√Syy)] 为样本相关系数，构造t统计量： T = [R√(n - 2)]/√(1-R^2) ~ t(n - 2) 在a水平下的拒绝域为 |T| >= t(a/2)[n-2] 上述内容中提到的Sxx为样本x的离差平方和，Syy为样本y的离差平方和，Sxy为交叉平方和，e为残差的最小二乘估计，这里就不再给出其计算方法了。

excel2016如何进行二元线性回归分析？

Excel2016进行二元线性回归分析步骤如下：

1、单击开始－－-->所有程序－－-->Microsoft Office，选择Microsoft Excel 2010选项。

2、新建的Excel数据表格中，创建两行数据，用以分析。

3、选中所有数据，单击数据菜单项中的，数据分析选项。

4、默认情况下，Excel表格没有数据分析选项，此时需要添加它。单击文件菜单中的选项。

5、Excel选项中，选择加载项选项。

6、加载项中，选择分析工具库选项，单击确定。

一、首先我们打开Excel表格，然后看到下面这幅图，我们将利润当成x轴，广告费当成y轴。

二、然后我们先把这个数据选中。

三、在顶部的工具栏中点击插入，然后再选择点状图表。

四、然后这时候就出来一个插件了，怎么点击右侧的第1个按钮。

五、然后在下列列表中点击趋势线，在右侧的列表中点击更多选项，具体操作如下图所示。

六、这时候在Excel表格的右侧就出来一列，供我们选择的选项，我们在趋势线选项中点击线性，然后在下方点击显示公式。

七、这样一个线性的回归，多元性分析就出来了。

到此，以上就是小编对于python机器学习线性回归的问题就介绍到这了，希望介绍关于python机器学习线性回归的3点解答对大家有用。

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