回歸分析是資料分析中最基礎，也是最重要的分析工具。絕大多數的資料分析問題，都可以使用回歸的思想來解決。回歸分析的任務就是，通過研究自變數x和因變數y的相關關係，嘗試去解釋y的形成機制，進而達到通過x去**y的目的。
線性回歸
0-1回歸
定序回歸
計數回歸
生存回歸 型別
模型y的特點
例子線性回歸
ols，gls（最小二乘）
連續數值型變數
gdp，產量，收入
0-1回歸
logistic回歸
二值變數（0-1）
是否違約、是否得病
定序回歸
probit定序回歸
定序變數
等級評定（優涼差）
計數回歸
泊松回歸（泊松分布）
計數變數
每分鐘車流量
生存回歸
cox等比例風險回歸
生存變數（截斷資料）
企業、產品的壽命
估計權重（回歸係數）：回歸分析賦予不同自變數x不同的權重，也就是不同的回歸係數，進而了解不同變數之間的相對重要性。
橫截面資料：在某一時點收集的不同物件的資料
時間序列資料：對同乙個物件在不同時間連續觀察取得的資料
面板資料：橫截面資料與時間序列資料綜合起來的一種資料資源
資料型別
常見建模方法
橫截面資料
多元線性回歸
時間序列資料
ar、ma、arma、arima、arch、garch、var
面板資料
固定效應和隨機效應、靜態面板和動態面板
巨集觀資料：蟲部落資料搜尋
巨集觀資料：大資料導航
微觀資料：人大經濟論壇
爬蟲：python等軟體爬取/傻瓜式軟體爬取（bilibili）
淺嘗輒止 數學建模（筆記 典型相關分析）
4.2 對典型相關係數的檢驗假設 確定典型變數數量 5.如何判斷綜合變數是否具有的代表性？二 運用spss計算相關資料 三 典型相關分析應用中的幾個問題 五 他山之石 典型相關分析是研究兩組變數 每組變數中都可能有多個指標 之間相關關係的一種多元統計方法。它能夠揭示出兩組變數之間的內在聯絡。在每組變...
淺嘗輒止 程式設計師的悲哀
我發現有一些這樣的人，從別人的地方把 拷貝過來，但是究竟有多明白不清楚，反正搞來搞去程式是調通了，貌似還執行的很好，但是問他程式裡的細節，搖頭不知道，框架為什麼要這麼配置？這樣配置有什麼作用？去除這個配置會發生什麼問題？搖頭，不知道。如果技術搞成這樣，我認為就是乙個悲哀，對個人生活就是個悲哀，對個人...
記錄一次MYSQL的備份 淺嘗輒止型
環境 win nt 熱備份 資料庫服務不停止的情況下所做的備份，好似mysql需要用雙資料庫來做？mysql我很少接觸，所以陌生，惰性忽略之。優點 不需要停止資料庫服務。缺點 囉唆一些，需要一些時間來倒騰。冷備份 把資料庫服務停止，然後copy資料檔案即可，或是利用winrar來做壓縮備份，比較簡單...