各个回归分析方法的优缺点

① 逐步回归分析比回归分析有什么优点

逐步回归分析选择自变量以建立最优回归方程的回归分析方法。最优回归方程，指在回归方程中，包含所有对因变量有显着影响的自变量，而不包含对因变量影响不显着的自变量。

过程是：按自变量对因变量影响效应，由大到小逐个把有显着影响的自变量引入回归方程，而那些对因变量影响不显着的变量则可能被忽略。另外，已被引入回归方程的变量在引入新变量后，其重要性可能会发生变化，当效应不显着时，则需要从回归方程中将此变量剔除。

SPSS进行逐步回归分析：

在自变量很多时，其中有的因素可能对应变量的影响不是很大，而且x之间可能不完全相互独立的，可能有种种互作关系。在这种情况下可用逐步回归分析，进行x因子的筛选，这样建立的多元回归模型预测效果会更较好。

② 生物统计学中，简单回归方法、多元回归方法和混合回归方法各有什么优缺点

简单回归：简单,考虑因素少,机理不明,需要资料少,在特定区域可能有不错效果,但推广价值低
多元回归：较复杂,考虑因素较多,机理不明,需要资料较多,在特定区域可能有很好效果,有一定推广价值
混合线性模型：复杂,考虑因素多,机理较明确,需要资料多,模型率定困难,一般都有很好效果,推广价值高
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③ 用SPSS进行多元线性回归分析的优缺点是什么

1、输入什么自变量，回归模型中就有什么自变量；
2、输入什么自变量，它们只是“候选”性质的，软件在分析过程中会根据这些自变量在回归模型中系数的显着性情况，自动决定到底是保留还是剔除个别变量。结果是，如果输入的所有变量的系数都显着，则全部都保留，跟进入法得到的自变量数目一致；如果输入的某些变量系数不显着，最终回归模型可能会不再包括该变量。
3、后面四种方法对变量纳入的程序和标准略有不同，并且可以设置，有兴趣可以找介绍SPSS使用的书相应内容来看。

④ 回归模型的优点和缺点

一、优点

1、它表明自变量和因变量之间的显着关系；

2、它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。

回归分析也允许去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。

二、缺点

回归模型比较简单，算法相对低级。

(4)各个回归分析方法的优缺点扩展阅读

应用

相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。

比如说，从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需要通过回归分析方法来确定。

一般来说，回归分析是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各个参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据；如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。

例如，如果要研究质量和用户满意度之间的因果关系，从实践意义上讲，产品质量会影响用户的满意情况，因此设用户满意度为因变量，记为Y；质量为自变量，记为X。通常可以建立下面的线性关系： Y=A+BX+§。

式中：A和B为待定参数，A为回归直线的截距；B为回归直线的斜率，表示X变化一个单位时，Y的平均变化情况；§为依赖于用户满意度的随机误差项。

⑤ 在回归分析中，采用逐步回归法和强迫回归法的区别是什么

1、应用不同

①前者基于当前数据最大程度地解释因变量的变异；

②后者可以将全部变量纳入回归模型中全面分析。

2、要求不同

①前者将变量一个一个引入，每引入一个变量时要对已选入的变量进行逐个检验；

②后者将所有选定的自变量一起放入模型中，直接去计算包含所有自变量的整个模型。

3、表现不同

①前者在SPSS线性选项中确定逐步这个方法；

②后者在SPSS线性选项中确定进入这个方法。

⑥ 最小二乘法、回归分析法、灰色预测法、决策论、神经网络等5个算法的使用范围及优缺点是什么

最小二乘法：通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。优点：实现简单，计算简单。缺点：不能拟合非线性数据.
回归分析法：指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。在大数据分析中，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。优点：在分析多因素模型时，更加简单和方便，不仅可以预测并求出函数，还可以自己对结果进行残差的检验，检验模型的精度。缺点：回归方程式只是一种推测，这影响了因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些情况下受到限制。
灰色预测法：
色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法 。它通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。它用等时间距离观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或者达到某一特征量的时间。优点：对于不确定因素的复杂系统预测效果较好，且所需样本数据较小。缺点：基于指数率的预测没有考虑系统的随机性，中长期预测精度较差。
决策树：在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。优点：能够处理不相关的特征；在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的分析；计算简单，易于理解，可解释性强；比较适合处理有缺失属性的样本。缺点：忽略了数据之间的相关性；容易发生过拟合（随机森林可以很大程度上减少过拟合）；在决策树当中,对于各类别样本数量不一致的数据，信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。
神经网络：优点：分类的准确度高；并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系；具备联想记忆的功能。缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。

⑦ 非线性函数和线性回归算法的优缺点！

线性回归（正则化）
优点：线性回归的理解与解释都十分直观，并且还能通过正则化来降低过拟合的风险。另外，线性模型很容易使用随机梯度下降和新数据更新模型权重。
缺点：线性回归在变量是非线性关系的时候表现很差。并且其也不够灵活以捕捉更复杂的模式，添加正确的交互项或使用多项式很困难并需要大量时间。
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⑧ 生物统计分析中简单回归、多元回归和混合线性模型方法的异同点以及优缺点！

简单回归：简单，考虑因素少，机理不明，需要资料少，在特定区域可能有不错效果，但推广价值低
多元回归：较复杂，考虑因素较多，机理不明，需要资料较多，在特定区域可能有很好效果，有一定推广价值
混合线性模型：复杂，考虑因素多，机理较明确，需要资料多，模型率定困难，一般都有很好效果，推广价值高