各個回歸分析方法的優缺點

① 逐步回歸分析比回歸分析有什麼優點

逐步回歸分析選擇自變數以建立最優回歸方程的回歸分析方法。最優回歸方程，指在回歸方程中，包含所有對因變數有顯著影響的自變數，而不包含對因變數影響不顯著的自變數。

過程是：按自變數對因變數影響效應，由大到小逐個把有顯著影響的自變數引入回歸方程，而那些對因變數影響不顯著的變數則可能被忽略。另外，已被引入回歸方程的變數在引入新變數後，其重要性可能會發生變化，當效應不顯著時，則需要從回歸方程中將此變數剔除。

SPSS進行逐步回歸分析：

在自變數很多時，其中有的因素可能對應變數的影響不是很大，而且x之間可能不完全相互獨立的，可能有種種互作關系。在這種情況下可用逐步回歸分析，進行x因子的篩選，這樣建立的多元回歸模型預測效果會更較好。

② 生物統計學中，簡單回歸方法、多元回歸方法和混合回歸方法各有什麼優缺點

簡單回歸：簡單,考慮因素少,機理不明,需要資料少,在特定區域可能有不錯效果,但推廣價值低
多元回歸：較復雜,考慮因素較多,機理不明,需要資料較多,在特定區域可能有很好效果,有一定推廣價值
混合線性模型：復雜,考慮因素多,機理較明確,需要資料多,模型率定困難,一般都有很好效果,推廣價值高
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③ 用SPSS進行多元線性回歸分析的優缺點是什麼

1、輸入什麼自變數，回歸模型中就有什麼自變數；
2、輸入什麼自變數，它們只是「候選」性質的，軟體在分析過程中會根據這些自變數在回歸模型中系數的顯著性情況，自動決定到底是保留還是剔除個別變數。結果是，如果輸入的所有變數的系數都顯著，則全部都保留，跟進入法得到的自變數數目一致；如果輸入的某些變數系數不顯著，最終回歸模型可能會不再包括該變數。
3、後面四種方法對變數納入的程序和標准略有不同，並且可以設置，有興趣可以找介紹SPSS使用的書相應內容來看。

④ 回歸模型的優點和缺點

一、優點

1、它表明自變數和因變數之間的顯著關系；

2、它表明多個自變數對一個因變數的影響強度。

回歸分析也允許去比較那些衡量不同尺度的變數之間的相互影響，如價格變動與促銷活動數量之間聯系。這些有利於幫助市場研究人員，數據分析人員以及數據科學家排除並估計出一組最佳的變數，用來構建預測模型。

二、缺點

回歸模型比較簡單，演算法相對低級。

(4)各個回歸分析方法的優缺點擴展閱讀

應用

相關分析研究的是現象之間是否相關、相關的方向和密切程度，一般不區別自變數或因變數。而回歸分析則要分析現象之間相關的具體形式，確定其因果關系，並用數學模型來表現其具體關系。

比如說，從相關分析中我們可以得知「質量」和「用戶滿意度」變數密切相關，但是這兩個變數之間到底是哪個變數受哪個變數的影響，影響程度如何，則需要通過回歸分析方法來確定。

一般來說，回歸分析是通過規定因變數和自變數來確定變數之間的因果關系，建立回歸模型，並根據實測數據來求解模型的各個參數，然後評價回歸模型是否能夠很好的擬合實測數據；如果能夠很好的擬合，則可以根據自變數作進一步預測。

例如，如果要研究質量和用戶滿意度之間的因果關系，從實踐意義上講，產品質量會影響用戶的滿意情況，因此設用戶滿意度為因變數，記為Y；質量為自變數，記為X。通常可以建立下面的線性關系： Y=A+BX+§。

式中：A和B為待定參數，A為回歸直線的截距；B為回歸直線的斜率，表示X變化一個單位時，Y的平均變化情況；§為依賴於用戶滿意度的隨機誤差項。

⑤ 在回歸分析中，採用逐步回歸法和強迫回歸法的區別是什麼

1、應用不同

①前者基於當前數據最大程度地解釋因變數的變異；

②後者可以將全部變數納入回歸模型中全面分析。

2、要求不同

①前者將變數一個一個引入，每引入一個變數時要對已選入的變數進行逐個檢驗；

②後者將所有選定的自變數一起放入模型中，直接去計算包含所有自變數的整個模型。

3、表現不同

①前者在SPSS線性選項中確定逐步這個方法；

②後者在SPSS線性選項中確定進入這個方法。

⑥ 最小二乘法、回歸分析法、灰色預測法、決策論、神經網路等5個演算法的使用范圍及優缺點是什麼

最小二乘法：通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據，並使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。最小二乘法還可用於曲線擬合。其他一些優化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達。優點：實現簡單，計算簡單。缺點：不能擬合非線性數據.
回歸分析法：指的是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。在大數據分析中，回歸分析是一種預測性的建模技術，它研究的是因變數（目標）和自變數（預測器）之間的關系。這種技術通常用於預測分析，時間序列模型以及發現變數之間的因果關系。優點：在分析多因素模型時，更加簡單和方便，不僅可以預測並求出函數，還可以自己對結果進行殘差的檢驗，檢驗模型的精度。缺點：回歸方程式只是一種推測，這影響了因子的多樣性和某些因子的不可測性，使得回歸分析在某些情況下受到限制。
灰色預測法：
色預測法是一種對含有不確定因素的系統進行預測的方法 。它通過鑒別系統因素之間發展趨勢的相異程度，即進行關聯分析，並對原始數據進行生成處理來尋找系統變動的規律，生成有較強規律性的數據序列，然後建立相應的微分方程模型，從而預測事物未來發展趨勢的狀況。它用等時間距離觀測到的反應預測對象特徵的一系列數量值構造灰色預測模型，預測未來某一時刻的特徵量，或者達到某一特徵量的時間。優點：對於不確定因素的復雜系統預測效果較好，且所需樣本數據較小。缺點：基於指數率的預測沒有考慮系統的隨機性，中長期預測精度較差。
決策樹：在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取凈現值的期望值大於等於零的概率，評價項目風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。由於這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝幹，故稱決策樹。在機器學習中，決策樹是一個預測模型，他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關系。優點：能夠處理不相關的特徵；在相對短的時間內能夠對大型數據源做出可行且效果良好的分析；計算簡單，易於理解，可解釋性強；比較適合處理有缺失屬性的樣本。缺點：忽略了數據之間的相關性；容易發生過擬合（隨機森林可以很大程度上減少過擬合）；在決策樹當中,對於各類別樣本數量不一致的數據，信息增益的結果偏向於那些具有更多數值的特徵。
神經網路：優點：分類的准確度高；並行分布處理能力強,分布存儲及學習能力強，對雜訊神經有較強的魯棒性和容錯能力，能充分逼近復雜的非線性關系；具備聯想記憶的功能。缺點：神經網路需要大量的參數，如網路拓撲結構、權值和閾值的初始值；不能觀察之間的學習過程，輸出結果難以解釋，會影響到結果的可信度和可接受程度；學習時間過長,甚至可能達不到學習的目的。

⑦ 非線性函數和線性回歸演算法的優缺點！

線性回歸（正則化）
優點：線性回歸的理解與解釋都十分直觀，並且還能通過正則化來降低過擬合的風險。另外，線性模型很容易使用隨機梯度下降和新數據更新模型權重。
缺點：線性回歸在變數是非線性關系的時候表現很差。並且其也不夠靈活以捕捉更復雜的模式，添加正確的交互項或使用多項式很困難並需要大量時間。
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⑧ 生物統計分析中簡單回歸、多元回歸和混合線性模型方法的異同點以及優缺點！

簡單回歸：簡單，考慮因素少，機理不明，需要資料少，在特定區域可能有不錯效果，但推廣價值低
多元回歸：較復雜，考慮因素較多，機理不明，需要資料較多，在特定區域可能有很好效果，有一定推廣價值
混合線性模型：復雜，考慮因素多，機理較明確，需要資料多，模型率定困難，一般都有很好效果，推廣價值高