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都属于广义线性回归范畴。

线性回归分析：一元线性（当个因变量，一次，是条直线）；

                     多元线性（因变量有很多个，但也是一次，在空间中就是一个平面）；

                      广义线性（高维线性回归，也就是一个超平面）

（都是一次的，因此称为线性回归）

非线性回归分析：非一次的，是曲线，有些可以用线性模型处理，称为广义线性模型，例如Logistic回

                         归；、

困难：筛选变量（降维技术），避免多重共线性（某一变量依赖于其他几个变量），观察拟合方程，避

        免过拟合。。。

使用线性回归依据：

对于线性回归，可以使用相关系数判断这些变量是否适合使用线性去拟合：如下

可以通过柯西不等式证明其值在-1至1之间。

离1或者-1越接近时，则可以说明其线性相关程度越高。正相关与负相关。

求回归线：

找使RSS（残差平方和）最小的参数。对a,b两个参数求偏导数，使其为0即可；

以上的方法可以求出α和β参数值，这个是一元变量的比较简单。

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