大数据分析线性回归

文章阐述了关于大数据分析线性回归，以及数据分析线性回归数据的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、线性回归分析和指数回归分析有什么区别,如何使用
• 2、数据分析师必须掌握的7种回归分析方法
• 3、大数据SPSS分析-回归分析
• 4、线性相关分析与线性回归分析对数据的要求

线性回归分析和指数回归分析有什么区别,如何使用

因为是线性回归，比如对于两个变量的，x，y，假设了用解释变量x的方程式表示y，此时只有确定x，才能有对应的y预测值，因此x此时不是随机变量，事实上，一些教材中假定非随机只是为了理解起来方便，同时在算概率分布时可以把X当作常数处理。回归分析和相关分析所分析的两个变量不一定是随机变量。

线性回归分析的基本原理是数据统计原理。线性回归是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。

在回归分析中，确定直线回归方程的两个变量必须是（一个自变量，一个因变量；一个是随机变量，一个是可控变量；不对等关系）。回归直线方程指在一组具有相关关系的变量的数据（x与Y）间，一条最好地反映x与y之间的关系直线。

数据分析师必须掌握的7种回归分析方法

1、回归分析是预测建模技术的一种技术，它研究依赖（目标）和自变量（预测变量）之间的关系。该技术用于预测，时间序列建模和查找变量之间的因果关系。例如，通过回归可以最好地研究鲁莽驾驶与驾驶员发生道路交通事故数量之间的关系。 回归分析是建模和分析数据的重要工具。

2、OLS（普通最小二乘法）：OLS是回归分析中最基本的方法。它的主要特点是假设误差项具有恒定方差，即方差不随解释变量的改变而改变。使用OLS估计参数时，会把每个样本点的误差平方相加，得到最小化误差平方和的参数值。

3、回归分析方法中包括：一元线性回归、多元线性回归。回归分析法指利用数据统计原理，对大量统计数据进行数学处理，并确定因变量与某些自变量的相关关系，建立一个相关性较好的回归方程（函数表达式），并加以外推，用于预测今后因变量变化的分析方法。

4、建立预测模型：依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。进行相关分析：回归分析是因果因素（自变量）和预测因子（因变量）的数学统计分析。 只有当自变量和因变量之间存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。

5、第一先说因子分析方法，所谓因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奥典型抽因法等等。第二说一下回归分析方法。

大数据SPSS分析-回归分析

SPSSAU对用户极为友好，逐步回归的操作只需要拖拽变量即可完成，极大降低新手的操作难度。回归分析结果解读：SPSSAU输出的回归结果表格，是一张整合后的三线表表格，内含回归系数、自变量显著性t检验、模型评价决定系数R评分，以及总体回归模型显著性检验结果。具体见下图。

打开SPSS软件后点击右上角的【打开文件按钮】打开你需要分析的数据文件。接下来就是开始做回归分析建立模型，研究其变化趋势，因为回归分析分为线性回归和非线性回归，分析它们的办法是不同的，所以先要把握它们的变化趋势，可以画散点图，点击【图形】---【旧对话框】---【散点/点状】。

线性回归（最常用） 一元线性回归： 步骤如下 （1）作两变量散点图－观相关性； （2）选定自/因变量，进行回归分析； （3）回归方程检验（方程意义、显著性、系数显著性、残差（观测值-预测值）分析）； （4）回归方程修正。

用户可以先试着画一个散点图，看看是否可以使用其他曲线来获得更好的拟合效果，在很多情况下，对数据进行线性或某些非线性拟合会有显著的效果，但可能不是最好的，所以有必要判断自变量与因变量之间是否呈线性关系。

步骤1——前期数据准备处理 数据导入。以本案为例，单击“打开数据文档 ”，将xls格式的全国各地区能源消耗量与产量的数据导入SPSS中，如图：数据标准化。由于本次数据的单位不尽相同，我们需要将数据标准化，在描述性统计上，勾选上“将标准化得分另存为变量”。步骤2——回归分析 参数设置。

首先打开一份要进行线性回归分析的SPSS数据，然后点击【分析-回归-线性】。然后在打开的窗口中，将因变量和自变量分别放入相应的框中，如下图所示。接着可以进行选择变量，即对变量进行筛选，并利用右侧的“规则”按钮建立一个选择条件，这样，只有满足该条件的记录才能进行回归分析。

线性相关分析与线性回归分析对数据的要求

简单线性相关：要求两定量变量的数据变化在散点图上呈直线趋势；简单相关分析的前提条件：两个随机变量；散点图呈线性关系；服从双变量正态分布。简单线性回归：因变量与自变量呈线性关系；每个个体观察值相互独立；一定范围内，给定X值，因变量Y服从正态分布；一定范围内，不同X值对应因变量Y的方差相等。

线性回归不要求因变量是连续性数值变量，是对的。线性相关分析的数据要求：可以是连续性数据，也可以是分类数据，线性回归分析的数据要求： 自变量可以是分类变量和连续性变量. 因变量必须是连续性变量。

数据样本量，样本值方差较小，且容易看出呈线性变化，则适用线性回归。

没有具体数据要求，一般来说，数据越多越好。通过线性回归算法，我们可能会得到很多的线性回归模型，但是不同的模型对于数据的拟合或者是描述能力是不一样的。我们的目的最终是需要找到一个能够最精确地描述数据之间关系的线性回归模型。这是就需要用到代价函数。

关于大数据分析线性回归，以及数据分析线性回归数据的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。