《minitab回归分析》课件.pptx

Minitab回归分析;目录;01;课程介绍及学习目标;Minitab简介及其应用;回归分析的概念和基础知识;包括问卷调查、实验设计等;;总结与展望;02;简单线性回归分析的概念和基础知识;简单线性回归分析的应用;Pearson相关系数为0.8;回归方程为y3.2x+50;;回归方程为y=4.2x+65;简单线性回归分析的改进方法;03;;多元线性回归分析的应用;多元线性回归分析的案例分析;;多元线性回归分析的注意事项;LASSO方法解决变量选择难题;总结;04;逻辑回归分析的概念和基础知识;逻辑回归模型的定义及假设;逻辑回归模型的参数估计与解释;常见变量转换及其影响;逻辑回归分析的应用;二元逻辑回归模型的参数估计和推断;多元逻辑回归模型的参数估计和推断;模型的预测性能及拟合优度;变量的影响程度和作用方向;逻辑回归分析的案例分析;通过逻辑回归模型实现糖尿病的诊断和危险因素分析;通过逻辑回归模型预测信用卡违约客户;通过逻辑回归模型预测客户的流失率;通过逻辑回归模型预测商品的销售概率;逻辑回归分析的改进方法;模型的诊断和修正;变量选择和模型简化;变量交互效应和非线性关系的处理;模型的优化和提升;05;时间序列分析的概念和基础知识;常见的时间序列模型及假设;;;;时间序列分析的改进方法;趋势模型和周期模型的选择;;06;课程内容回顾及重点概括;;;学习效果评估及后续学习建议;如何对过拟合问题进行诊断和解决;学员提问及解答;;