python做线性回归的方法
线性回归方程推导过程？
线性回归方程推导过程？
线性回归方程公式推导过程
假设线性回归方程为： yax b (1)，
a,b为回归系数,要用观测数据(x1,x2,...,xn和y1,y2,...,yn)确定之。
为此构造 Q(a,b)Σ(i1-gtn)[yi-(axi b)]^2 (2)，
使Q(a,b)取最小值的a,b为所求。
令： ?Q/?a 2Σ(i1-gtn)[yi-(axi b)](-xi) 0 (3)，
?Q/?b 2Σ(i1-gtn)[yi-(axi b)] 0 (4)，
根据(3)、(4)解出a ,b就确定了回归方程(1)：
a Σ (Xi)2 b Σ Xi Σ Xi Yi (5)；
a Σ Xi b n Σ Yi (6)；
由(5)(6)解出a,b便是。//这一步就省略了。
拓展阅读：线性回归方程的分析方法
分析按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。
线性回归方程的例题求解
用最小二乘法估计参数b,设服从正态分布,分别求对a、b的偏导数并令它们等于零，得方程组解得。
其中，且为观测值的样本方差.线性方程称为关于的线性回归方程,称为回归系数,对应的直线称为回归直线.顺便指出,将来还需用到,其中为观测值的样本方差。
先求x,y的平均值。
利用公式求解：b把x,y的平均数带入ay-bx。
求出a是总的公式ybx a线性回归方程ybx a过定点。
(x为xi的平均数，y为yi的平均数
线性回归的一般步骤有什么，要做哪些检验，什么含义？
做完线性回归之后，我们需要对模型进行检验。
常用的检验有d-w检验，用来检验模型拟合之后的残差是否依然具有相关性 R^2值，可以告诉我们模型拟合的是否够好。还有就是模型的预测变量之间是否有强烈的相关性的问题。