回归模型可以走哪个方向进行改进
回归分析的基本原理？
回归分析的基本原理？
所谓回归分析法，就是在掌握大量观察数据基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（简称为回归方程式）。
回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系，这种因变量与自变量的不确定性的关系（相关性关系）。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。
样本回归模型与总体回归模型有何区别？
区别在于总体回归模型比样本回归模型更能精确地反映事物的本质特征,样本回归的误差大。总体回归模型和样本回归模型都是对随机社会现象的描述，但是总体回归模型是基于研究对象总体数据而进行的回归描述，他对经济现象的解释和说明比较准确
rif无条件分位数回归方法一般适用分析？
分位数回归是给定回归变量X,估计响应变量Y条件分位数的一个基本方法.它不仅可以度量回归变量在分布中心的影响,而且还可以度量在分布上尾和下尾的影响,因此较之经典的最小二乘回归具有独特的优势.本文主要对分位数回归的理论、Copula分位数回归、极端分位数以及分位数回归在各个领域的应用进行了深入研究. 分位数回归的思想起源于1760年，然而，这一回归方法计算的复杂性直到最近依然是一大挑战。如今快速的计算机功能和统计的广泛应用使得拟合分位数回归模型变得容易。
probit回归模型定义？
Probit模型是一种线性模型。服从正态分布。
最简单的probit模型就是指被解释变量Y是一个0,1变量，事件发生的概率是依赖于解释变量，即P（Y1）f(X)，也就是说,Y1的概率是一个关于X的函数，其中f(.)服从标准正态分布。若f（.)是Logistic分布，则其为Logistic模型
为什么大多数回归模型都是线性的？
线性回归是由两个关键词来构成，分别是“线性“和”回归“。这里的线性指的是它具有线性的决策边界，在二维空间里其实就是一条线，多维空间里，可以看成是一个超平面。另外，#34回归#34关键词说明它是用来解决回归类型的问题。 这里的一个特例是逻辑回归，虽然名字里面有回归二字，但它其实是个分类模型。
所谓模型，其实就是指一种概率分布，或者是一个决策函数。比如说
就是一个决策函数，输入为? ，输出为 ?。 ?就是一个模型。对于一个线性回归模型而言，? 的形式就是符合线性的，它的输出? 是连续值。