摘要：变量。虽然最初的分类回归树（CART）公式仅适用于预测单变量数据，该框架也可用于预测多变量数据，包括时间序列。 Lasso算法 局部回归 非参数统计 半参数回归 保序回归 多元自适应回归样条法 Statistical and neural network techniques for nonparametric。...变量。虽然最初的分类回归树（CART）公式仅适用于预测单变量数据，该框架也可用于预测多变量数据，包括时间序列。 Lasso算法 局部回归 非参数统计 半参数回归 保序回归 多元自适应回归样条法 Statistical and neural network techniques for nonparametric。
分位数回归（英语：Quantile regression）是回归分析的方法之一。最早由Roger Koenker和Gilbert Bassett於1978年提出。 一般地，传统的回归分析研究自变量与因变量的条件期望之间的关系，相应得到的回归模型可由自变量的估计因变量的条件期望；分位数回归。
fen wei shu hui gui （ ying yu ： Q u a n t i l e r e g r e s s i o n ） shi hui gui fen xi de fang fa zhi yi 。 zui zao you R o g e r K o e n k e r he G i l b e r t B a s s e t t yu 1 9 7 8 nian ti chu 。 yi ban di ， chuan tong de hui gui fen xi yan jiu zi bian liang yu yin bian liang de tiao jian qi wang zhi jian de guan xi ， xiang ying de dao de hui gui mo xing ke you zi bian liang de gu ji yin bian liang de tiao jian qi wang ； fen wei shu hui gui 。
逻辑斯諦回归（英语：Logistic regression，又译作逻辑斯回归、罗吉斯回归、逻辑回归、对数几率回归），在统计学中是一种对数几率模型（英语：Logit model，又译作逻辑斯谛模型、评定模型、分类评定模型），是离散选择法模型之一，属于多元变量分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、数量心。
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在统计学中，线性回归（英语：linear regression）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归（multivariable。
998年他担任多伦多大学教授。他在工作中开发了用于分析复杂数据集的统计工具，最近的研究领域是基因组学和蛋白质组学。 他最著名的贡献是Lasso方法，该方法提出了在回归和相关问题中使用L1惩罚项，以及微阵列的显着性分析。 T. Hastie and R. Tibshirani, Generalized。
在稳健统计中，稳健回归试图克服传统回归分析的一些局限性。回归分析对自变量与因变量之间的关系进行建模。普通最小二乘法等标准类型的回归，在基本假设为真的情形下具有有利的特性，但在其他情形下可能产生误导性结果（即对违背假设的情形不稳健）。稳健回归法旨在限制effect that violations of。
保序回归（英语：Isotonic regression）在数值分析中指的是在保序约束下搜索一个加权 w 的最小二乘 y 以拟合变量 x，它是一个二次规划问题： min ∑ i = 1 n w i ( x i − a i ) 2 {\displaystyle \min \sum。
regression model）是一个统计学上常见的线性模型（英语：Linear model）。这个模型在计量经济学的应用中十分重要。不要与多元线性回归，广义线性模型或一般线性方法相混淆。 其公式一般写为： Y = X B + U , {\displaystyle \mathbf {Y} =\mathbf。
属性、指标等），旨在从原有变量中找出主要变量。现代统计学中对变量选择的研究文献，大多集中于高维回归分析（英语：High-dimensional_statistics），其中最具代表性的方法包括： Lasso算法 (Robert Tibshirani提出) Elastic net regularization（英语：Elastic。
例如总体平均值）的真值之间的差值。残差是观测值与统计量的估计值（例如样本均值）之间的差值。这种区别在回归分析中至关重要，回归分析中，这些概念有时称为回归误差（regression errors）和回归残差（regression residuals），它们引出了学生化残差（英语：studentized。
在统计学和机器学习中，Lasso算法（英语：least absolute shrinkage and selection operator，又译最小绝对值收敛和选择算子、套索算法）是一种同时进行特征选择和正则化（数学）的回归分析方法，旨在增强统计模型的预测准确性和可解释性，最初由斯坦福大学统计学教。
在统计学上，泊松回归（英语：Poisson regression）是用来为计数资料（英语：Count data）和列联表（英语：Contingency table）建模的一种回归分析。泊松回归假设因变量（英语：response variable）Y是泊松分布，并假设它期望值的对数可由一组未知参数进行。
分段回归是一种回归分析方法，将自变量划为若干区间，并分别拟合出单独的线段。通过对各种自变量分区，也可以对多元数据进行分区回归分析。自变量聚类为不同组别时，这些区域的变量之间会表现出不同的关系，这时分段回归就非常有用。分段之间的界限就是间断点。 分段线性回归就是分段回归，通过线性回归得到区间内的关系。。
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统计学中，主成分回归（PCR）是一种基于主成分分析（PCA）的回归分析方法。更确切地说，PCR用于估计标准线性回归模型中的未知参数。 PCR不是直接将因变量与解释变量进行回归，而是将解释变量的主成分作为回归量。一般只使用所有主成分的一个子集用于回归，因此PCR是一种正则化过程，也是一种收缩估计量。。
LASSO方法。该方法给回归系数加入了L1惩罚，导致其中的许多参数趋于零。任何回归系数不为零的特征都会被LASSO算法“选中”。LASSO的改良算法有Bolasso和FeaLect。Bolasso改进了样本的初始过程。FeaLect根据回归系数组合分析给所有特征打分。。
吉洪诺夫正则化得名于安德烈·尼古拉耶维奇·吉洪诺夫，是在自变量高度相关的情景下估计多元回归模型系数的方法。它已被用于许多领域，包括计量经济学、化学和工程学。吉洪诺夫正则化为非适定性问题的正则化中最常见的方法。在统计学中，本方法被称为脊回归或岭回归（ridge regression）；在机器学习领域则称为权重衰减或权值衰减（weight。
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偏最小二乘回归（英语：Partial least squares regression， PLS回归）是一种统计学方法，与主成分回归有关系，但不是寻找响应和独立变量之间最小方差的超平面，而是通过投影预测变量和观测变量到一个新空间来寻找一个线性回归模型。因为数据X和Y都会投影到新空间，PLS系列的方法。
统计学中，半参数回归包括结合了参数模型和非参数模型的回归模型。它们通常用于完全非参数模型可能表现不佳的情况，或者研究人员希望使用参数模型，但与回归子集有关的函数形式或误差密度不为人知的情况。半参数回归模型是半参数建模的一种特殊类型。半参数模型包含参数成分，依赖于参数假设，可能会出现规范误差与不一致的情况。。
岭回归（英语：ridge regression）是一种在自变量高度相关的情况下估计多元回归模型系数的方法，它已被应用于计量经济学、化学和工程学等许多领域，也称为吉洪诺夫正则化（英语：Tikhonov regularization），以苏联数学家安德烈·吉洪诺夫的名字命名，是一种不适定问题的正则化方法。
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回归分析（英语：Regression Analysis）是一种统计学上分析数据的方法，目的在於了解两个或多个变数间是否相关、相关方向与强度，並建立数学模型以便观察特定变数来预测研究者感兴趣的变数。更具体的来说，回归分析可以帮助人们了解在只有一个自变量变化时因变量的变化量。一般来说，通过回归。
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