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回归分析是数据科学建模中常用的分析方法,本课程首先介绍了回归分析的理论知识,然后通过一个实际案例讲解回归分析的建模方法,包括变量选择,特征变换,正态性检验,独立性检验,奇异值检验,多重共性检验,BOX-COX变换及逐步回归等,并对于自变量存在多重共线性的情况,给出常用的解决方法,正则化方法和主成分回归,对于正则化方法详细讲解了岭回归,Lasso回归及弹性网络的理论和R实战方法;对主成分回归详细介绍了主成分回归和因子回归R实战的方法。
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