多元回歸分析的心得(筆記)
通過一篇部落格內的文章
對我最近幫老師做多元回歸分析求解相關係數有很大幫助(從零開始涉獵)
在網上查詢的很多有關求解多元回歸分析相關係數的文章，但大部分都是通過sklearn來進行回歸分析的研究，將資料拆分成訓練資料以及測試資料，機器通過訓練資料獲得乙個模型，再通過測試資料對模型做到檢測從而得到相關的一些資料(通過幾天的摸索得出的模糊結論)
我通過sklearn中的model.score方法的到決定係數r^ 2，再通過對r ^2進行開根號得到相關係數，但得出結果和通過excel直接得出相關係數結果偏差過大。
最終找到了開頭說的文章
公式原理並不太清楚，只是經典的套娃，通過文章內容自己推導了一下(部落格文章內容是1個因變數，2個自變數，但我還需要1個因變數，3個自變數的做法)
總結一下心得：
下邊是原始資料(第一列pi+1為因變數，後頭pi，pw為自變數)：
以下**與上邊部落格文章中的**基本一致，僅通過自己推理做出了一些改變
x1=gongshi1[
"pi上旬平均含水量"
].values
x11=np.array(
[x1]).t
x2=gongshi1[
"pw本旬降雨量"
].values
x22=np.array(
[x2]).t
#若需要3列自變數的作法如下
#x3=gongshi[new_column_name].values
#x33=np.array([x3]).t
y=gongshi1[
"pi+1本旬平均含水量"
].values
y1=np.array(
[y])
.t #上邊是將三列轉化為陣列並獲得其轉置
a =for i in
range
(len
(y)):[
1])#創造與資料長度一致的係數矩陣
b=np.hstack(
(a,x11)
) x=np.hstack(
(b,x22)
)#3列自變數的做法：x=np.hstack((b,x22,x33))
x_=x.t
x_x=np.dot(x_,x)
x_x_=np.linalg.inv(x_x)
w=np.dot(np.dot(
(x_x_)
,(x_)
),y1)
b=w[0]
[0] a1=w[1]
[0] a2=w[2]
[0]#3列子自變數做法:
#a3=w[3][0]
sumy=
0 y1=
0for i in
range(0
,len
(y))
: sumy=sumy+y[i]
y1=sumy/
len(y)
y_y1=
0for i in
range(0
,len
(y))
: y_y1=y_y1+
(y[i]
-y1)
sales1=
for i in
range(0
,len
(y))
:+a2*x2[i]
+b) y2=
0 sumy2=
0for i in
range
(len
(sales1)):
sumy2=sumy2+sales1[i]
y2=sumy2/
len(sales1)
y11_y2=
0for i in
range(0
,len
(sales1)):
y11_y2=y11_y2+
(sales1[i]
-y2)
syy=
0for i in
range(0
,len
(y))
: syy=syy+
((y[i]
-y1)
*(y[i]
-y1)
)
sy1y1=
0for i in
range(0
,len
(sales1)):
sy1y1=sy1y1+
((sales1[i]
-y2)
*(sales1[i]
-y2)
) syy1=
0for i in
range(0
,len
(sales1)):
syy1=syy1+
((y[i]
-y1)
*(sales1[i]
-y2)
) r1=syy1/
((syy*sy1y1)
**0.5
)#此結果即為相關係數
scikit learn 回歸分析 多元回歸
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