线性回归资讯

Zstats教程（6）：线性回归控制混杂偏倚

上篇我们介绍了风暴统计平台线性回归的使用。此模块常用在影响因素研究中，即探讨多个X与Y的关联，对所有自变量"一视同仁"。

多元线性回归分析要求自变量X与因变量Y之间存在线性关系，可以通过绘制散点图或者查看变量之间的相关系数的方式进行。

以“红外测距传感器”为研究对象，先采集整理数据，再利用BaseML分别采用线性回归、多项式回归算法训练模型，实验表明多项式回归能良好拟合其特征曲线。在模型训练后，借助pinpong库和XEduHub推理框架，实现真实场景的测距应用。作者认为，当前AI for

分类的本质是根据输入数据的特征将其划分到预定义的类别中。在分类问题中，模型需要学习数据点与类别标签之间的映射关系，以便能够对新的、未见过的数据点进行分类预测。

在上一期，我们已经讲完了简单线性回归分析，这期开始讲多重线性回归分析，我们主要从多重线性回归分析介绍、使用条件及案例的SPSS操作演示这几方面进行讲解。

在上一期，我们已经讲完了线性回归分析的基础知识，这期开始讲简单线性回归分析，我们主要从简单线性回归分析介绍、使用条件及案例的SPSS操作演示这几方面进行讲解。