应用统计学-回归分析
拟合度使用r^2和Se来检验。
显著性检验中，对于线性model使用ANOVA，对于单独的回归系数使用t检验。
最小二乘法、贝叶斯和最大似然都可用于求回归参数，最小二乘法是最小化残差平方和。
基于model影响变差的因素有随机误差和自变量x。
因为R^2=SST/SSE，所以取值在（0,1）。而Adjusted R^2=MST/MSE，其中SST自由度是n-1，SSR自由度是k，则SSE自由度是n-k-1。
多重相关系数 (multiple correlation coefficient) 又称复相关系数是因变量与所有自变量之间的关系。而相关关系是两两之间的关系。
因为：T(n)=(f(1,n))^1/2所以
多重共线性可能会误导结果，有可能变弱甚至变负。
下面情况暗示存在多重共线性，Model显著但是单独的回归系数却不显著。
容忍度和y无关
变量数目变大，比如加入细节性分类，则误差变小。
可以使用如下方法确定变量种类：
向前是加入就不能删去。
向后是删去就不能加入。
逐步回归是向前向后相结合，一进一出。
最佳子集是k种因素可以组成2^k个子集，考虑所有组合方式，得到最佳的方式。
在确定了变量种类之后，可以使用f检验来查看是否显著，
对个别值的预测需要还原到原始分布，对平均值的预测不需要，所以范围更小。
输入数据要在预测范围内，否则造成误导。
残差分析：
2SD范围内为满意模式，但是不能轻易删除outlier，比如下图就是某点影响了总体趋势。
虚拟变量是将类别变量赋值，加入model，使用regression。
