线性回归的基本概念

线性回归分析是数据挖掘里一个非常重要的方法，相信大家以前在高中或者大学时都学过一点点线性回归的概念。在统计学中，

一、案例介绍

某医师预研究糖尿病患者的总胆固醇和甘油三酯对空腹血糖的影响，某研究者调查40名糖尿病患者的总胆固醇、甘油三酯和空腹血糖的测量值如下，试根据上述研究问题作统计分析。

研究变量之间的影响关系时，首当其冲想到的就是回归分析。其中的多元线性回归分析凭借其成熟度和广泛应用性，占据了举足轻重的地位。然而，很多同学在理解和运用这一方法时，考虑的并不全面，尤其是该方法的前提条件、结果解读和软件操作等方面。鉴于此，结合一个案例，对多元线性回归分析的整个流程进行深入探讨。

文章来源： 早起Python

作者：萝卜

前言

「多元线性回归模型」非常常见，是大多数人入门机器学习的第一个案例，尽管如此，里面还是有许多值得学习和注意的地方。其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型，所以本文会「将原理知识穿插于代码段中」，争取以不一样的视角来叙述和讲解「如何更好的构建和优化多元线性回归模型」

多元线性回归分析是当前使用最为成熟、应用最广泛、使用最多的回归分析方法之一。但是很多同学并不能很好的掌握其分析流程，包括多元线性回归的前提条件、软件操作、结果解读等。本文通过一个案例，探讨一下多元线性回归分析流程。

一、多元线性回归方程