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回归模型知多少

2017-07-24 维基小霸王 ActionFree ActionFree

前    言

Lunar说在前面: 哈喽各位客官儿~作为一个没有啥数学基础却闯进生信分析的我来说,不知道大家在数据分析的时候是不是和我一样也曾面对着各种回归模型欲哭无泪QAQ。今天Actionfree为大家带来了各种回归模型的基础定义!一次解决大家的各种烦恼!点击“阅读原文”还有这些回归在Stata、SAS、SPSS、Mplus和R软件中的使用方法哦!


稳健回归

Robust Regression


当数据存在异常值,但我们发现这些异常值并非是由于输入错误等原因造成而不愿剔除时,我们可以使用稳健回归。如果使用最小二乘回归,就会将所有数据统一看待。而稳健回归会降低异常值的影响,但又不完全剔除它们。


逻辑回归

Logistic Regression


逻辑回归用于预测二元结局。预测变量的线性组合成结局发生比的对数。比如,用选举开支预测是否可以胜选。



精准逻辑回归

Exact Logistic Regression


样本量过小或者一些数据点缺失时可以使用精准逻辑回归



多项逻辑回归

Multinomial Logistic Regression


多项逻辑回归用于结局变量可能是多项时。比如,使用父母的工作、本人的教育程度来预测一个人的职业选择。



有序逻辑回归

Ordinal Logistic Regression


多项逻辑回归用于结局变量可能是多项,二期有顺序时。比如,使用运动员的训练时间、饮食、年龄来预测一个运动员获得金、银、铜牌。



机率单位回归

Probit Regression


与逻辑回归类似。区别是,逻辑回归背后使用逻辑分布,机率单位回归背后使用标准正态分布。



泊松回归

Poisson Regression


用于预测泊松分布的变量。泊松分布用于描述单位时间内随机事件发生次数的概率分布。泊松分布要求期望值和方差都等于λ。应用:用是否是休息时间、商店有没有搞促销来预测商店里有多人在等候结帐。


负二项回归

Negative Binomial Regression


负二项回归与泊松回归相似,但不要求期望值等于方差。应用:用课程类型、性别、数学成绩预测出勤率。


零膨胀泊松回归

Negative Binomial Regression


当由于其他原因产生过多的0值因变量的时候可以使用零膨胀泊松回归。应用:用专业、地域预测工资。很多受调查者是大学生,没有工资,因此会在因变量中产生过多的0值。


零截断泊松回归

Zero-truncated Poisson


当0值不出现时使用。比如,在交通罚单数据库中用年龄、性别、驾校成绩来预测罚单数量。没有收到罚单的人不会收录进统计的数据。


零截断负二项式回归

Zero-truncated Negative Binomial


当0值不出现,而且期望值不等于方差时使用。


审查回归模型

Tobit Regression


存在一定的阈值,低于或超过该阈值的数值都会观测成此阈值。如:法律规定仪表盘最高显示时速100公里,即使车开到了更高的速度,也只会显示100公里。


截尾回归

Truncated Regression


存在一定的阈值,低于或超过该阈值的数值都会排除在外。如:对伤员进行调查,根据士兵的位置、有没有穿防弹衣、作战经验预测受伤程度。阵亡的士兵没有包括在统计范围内。


间断回归

Interval Regression


审查回归模型是单侧有审查的,而间断回归是两侧都有审查。比如,收入可以是<2000元,2000-2999元,3000-3999元和>=4000元。


作者:維基小霸王 

封面图片:夏梦馨,摄于长沙

本期排版:Lunar

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