关键词：
前言
本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型。在许多生活和工作的实际问题中，影响因变量的因素可能不止一个，比如对于知识水平越高的人，收入水平也越高，这样的一个结论。这其中可能包括了因为更好的家庭条件，所以有了更好的教育；因为在一线城市发展，所以有了更好的工作机会；所处的行业赶上了大的经济上行周期等。要想解读这些规律，是复杂的、多维度的，多元回归分析方法更适合解读生活的规律。
由于本文为非统计的专业文章，所以当出现与教课书不符的描述，请以教课书为准。本文力求用简化的语言，来介绍多元线性回归的知识，同时配合R语言的实现。
目录
多元线性回归介绍
元线性回归建模
模型优化
案例：黑色系期货日K线数据验证
完整文章：http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression
r语言构建多元线性回归模型
R语言构建多元线性回归模型对比一元线性回归，多元线性回归是用来确定2个或2个以上变量间关系的统计分析方法。多元线性回归的基本的分析方法与一元线性回归方法是类似的，我们首先需要对选取多元数据集并定义数学模型... 查看详情
r可视化多元线性回归模型
R可视化多元线性回归模型目录R可视化多元线性回归模型一元线性回归建模及可视化 查看详情
r语言使用lm函数拟合多元线性回归模型假定预测变量之间有交互作用（multiplelinearregressionwithinteractions）
R语言使用lm函数拟合多元线性回归模型、假定预测变量之间有交互作用（Multiplelinearregressionwithinteractions） 目录 查看详情
r语言解读一元线性回归模型
650)this.width=650;"src="http://blog.fens.me/wp-content/uploads/2016/07/reg-liner.png"width="600"height="400"alt="reg-liner.png"/>前言在我们的日常生活中，存在大量的具有相关性的事件，比如大气压和海拔高度，海拔越高大气压强越小；人的身高和体重，... 查看详情
回归分析r语言--多元线性回归
参考技术A多元线性回归是简单线性回归的扩展，用于基于多个不同的预测变量（x）预测结果变量（y）。例如，对于三个预测变量（x），y的预测由以下等式表示：y=b0+b1*x1+b2*x2+b3*x3回归贝塔系数测量每个预测变量与结... 查看详情
r语言广义线性模型函数glmglm函数构建逻辑回归模型（logisticregression）模型参数解读查看系数的加法效应（interpretingthemodelparameters
R语言广义线性模型函数GLM、glm函数构建逻辑回归模型（Logisticregression）、模型参数解读、查看系数的加法效应（Interpretingthemodelparameters）目录 查看详情
python使用sklearn和statsmodels构建多元线性回归模型（multiplelinearregression）并解读(代码片段)
...statsmodels构建多元线性回归模型（MultipleLinearRegression）并解读#仿真数据集（预测股票指数）这里的目标是根据两个宏观经济变量：利率和失业率来预测/估计股票指数价格。我们将使用pandasDataFrame在Python中捕获上述数据。在深入... 查看详情
多元线性回归模型用r语言怎么来实现
参考技术A）attach(byu)lm(salary~age+exper)lm(salary~.,byu)#利用全部自变量做线性回归lm()只能得出回归系数，要想得到更为详尽的回归信息，应该将结果作为数据保存或者使用“拟合模型”（fittedmodel）result<-lm(salary~age+exper+age*exper,data=b... 查看详情
多元线性回归公式推导及r语言实现(代码片段)
多元线性回归多元线性回归模型实际中有很多问题是一个因变量与多个自变量成线性相关，我们可以用一个多元线性回归方程来表示。为了方便计算，我们将上式写成矩阵形式:Y=XW假设自变量维度为NW为自变量的系数，下标0-NX为... 查看详情
r语言lm函数拟合多元线性回归模型（无交互作用）并诊断模型diagnostics使用plot函数打印回归模型的q-q图残差拟合图标度-位置图残差与杠杆关系图
R语言使用lm函数拟合多元线性回归模型、假定预测变量没有交互作用（Multiplelinearregression）、并诊断模型（Regressiondiagnostics）、使用plot函数打印回归模型的Q-Q图、残差拟合图、标度-位置图、残差与杠杆关系图目录 查看详情
多元线性回归理论与实践
...立2、 随机误差服从于方差相同的正态分布原理：####R语言####################1、#########################查看数据相关性####### 查看详情
r使用lm构建多变量线性回归模型
R使用lm构建多变量线性回归模型 多元回归是线性回归扩展到两个以上变量之间的回归（regression）关系。在简单的线性关系中，我们有一个预测变量和一个响应变量，但在多元回归中，我们有多个预测变量(大于等于2)和... 查看详情
多元线性回归模型(代码片段)
...征缩放为什么要特征缩放？特征缩放的方法问题引入多元线性回归模型多元线性回归函数转化为矩阵多元线性回归模型的代价函数多元线性回归模型梯度下降函数问题解析（含代码）导入并标准化训练集多元线性代价... 查看详情
spss多元线性回归输出结果的详细解释
SPSS多元线性回归输出结果的详细解释先说一句题外话，如果当年在大学里数理统计等课程结合SPSS，SAS，R等软件来讲，应该效果会好很多。最近SPSS多元线性回归输出结果的详细解释先说一句题外话，如果当年在大学里数理统计... 查看详情
多元线性回归的模型可以是一元模型吗
第11章一元线性回归11.1变量间关系的度量变量之间的关系可分为两种类型，即函数关系和相关关系。其中，函数关系是一一确定的关系，给定一个自变量x，因变量y依确定的关系取相应的值；变量之间存在的不确定性的数量关系... 查看详情
r语言回归分析（regression）常见算法：简单线性回归多项式回归多元线性回归多水平回归多输出回归逻辑回归泊松回归cox比例风险回归时间序列分析非线性回归非参数回归稳健回归等
R语言回归分析（regression）常见算法：简单线性回归、多项式回归、多元线性回归、多水平回归、多输出回归、逻辑回归、泊松回归、cox比例风险回归、时间序列分析、非线性回归、非参数回归、稳健回归等目录开发者涨薪指南4... 查看详情
r语言解读自回归模型
650)this.width=650;"src="http://blog.fens.me/wp-content/uploads/2016/08/r-ar.png"width="600"height="400"alt="r-ar.png"/>前言时间序列是金融分析中常用到的一种数据格式，自回归模型是分析时间序列数据的一种基本的方法。通过建立自回归模型，找到数据... 查看详情
使用 Tensorflow 的多元线性回归模型
】使用Tensorflow的多元线性回归模型【英文标题】：MultipleLinearRegressionModelbyusingTensorflow【发布时间】：2016-09-0615:27:45【问题描述】：我想使用Tensorflow构建一个多元线性回归模型。数据集：Portlandhousingprices一个数据例子：2104,3,39990... 查看详情