回归模型有哪些（多元回归模型有哪些）

本篇文章给大家谈谈回归模型有哪些，以及多元回归模型有哪些对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、常见的非线性回归模型有哪几种
• 2、逻辑回归有哪些模型
• 3、以下回归模型中属于线性回归模型的有哪些

常见的非线性回归模型有哪几种

1、简非线性模型

非线性回归模型在经济学研究中有着广泛的应用。有一些非线性回归模型可以通过直接代换或间接代换转化为线性回归模型，但也有一些非线性回归模型却无法通过代换转化为线性回归模型。

2、可化为线性回归的曲线回归

在实际问题当中，有许多回归模型的被解释变量y与解释变量×之间的关系都不就是线性的，其中一些回归模型通过对自变量或因变量的函数变换，可以转化为常见非线性回归模型线性关系，利用线性回归求解未知参数，并作回归诊断。

3、多项式回归

多项汪瞎式回归模型就是一种重要的曲线回归模型，梁含这种模型通常容易转化为一般的多元线性回归来做处理。

4、非线性模型

在非线性回归中，平方与分解式SST=SSR+SSE不在成立，类似于线性回归中的复决定系数，定义非线性回归的相关指数：R/2=1-SSE/SST

扩展资料

在许多实际问题中，回归函数往往是较复杂的非线性函数。非线性函数的求解一般可分为将非线性变换成线性和不能变换困渣空成线性两大类。

回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。

逻辑回归有哪些模型

有如下模型：

1、二项logistic回数尺游归：

因变量为两种结局的二分类变量，如好运=1、未好运=0；

自变量可以为分类变量，也可以为连续变量；阳性样本量n要求是自变量个数至少10倍。

2、无序多分类logistic回归：

因变量为无序的多分类变量，如获取健康知识途径（传统大众媒介=1，网络=2，社区宣传=3）；自变量可以为分类变量，也可以为连续变量；也可用于因变量为有序多分类变量，但不满足平行检验条件的薯销数据资料。

原理：用因变量的各个水平（除参照水平外）与参照水平比值的自然对数困衫来建立模型方程。

3、有序多分类logistic回归：

因变量为有序的多分类变量，如病情严重程度（轻度=1，中度=2，重度=3）；自变量可以为分类变量，也可以为连续变量。

原理：将因变量的多个分类依次分割为多个二元的Logistic回归；

须进行平行线检验，即检验自变量系数是否相等，如不满足，则使用无需多分类logistic回归。

以下回归模型中属于线性回归模型的有哪些

线性回归模型是一种用来预测一个或多个自变量和因变量之间关系的统计模型。它的基本假设是自变量和因变量之间存在着线性关系。常见的线性回归模型有一元线性回归模型、多元线性回归模型、局部加权线性回归模型、线性判别分析模型、多项式回归模型、逻辑斯蒂回归模型等。

一元线性回归模型是一种最简单的线性回归模型，它只有一个自变量，即只有一个自变量和一个因变量之间的关系。多元线性回归模历携或型是一种比一元线性回归模型更复杂的模型，肢伍它有多个自变量，即有多个自变量和一个因变量之间的关系。局部加权线性回归模型是一种比多元线性回归模型更复杂的模型，它将多元线性回归模型的每个自变量的权重进行了调整，以更好地拟合数据。线性判别分析模型是一种比局部加权线性隐型回归模型更复杂的模型，它可以用来判断两个或多个类别之间的关系。多项式回归模型是一种比线性判别分析模型更复杂的模型，它可以用来拟合非线性数据。逻辑斯蒂回归模型是一种比多项式回归模型更复杂的模型，它可以用来预测一个事件发生的概率。

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