数据模型的选择和应用,直接关系到数据分析的准确性和有效性,进而影响企业的决策质量和市场竞争力。
在构建数据模型时,首先要明确分析的目标和需求。...当n和m非常大时,基解数量也非常大,例如,当n=20和m=10时,基解数量可到百万级别。所以,基解是有限个数,但它的数量可以非常大。
从变量非负条件来考虑,我们只关心可行基解。...设自变量个数为n,以y表示因变量,以x=(x1,x2…xm)表示自变量,则多元线性回归模型的表达式如下:
y = βo+ βιx + β2x2 +,., + β,x
当n=1时,模型为一元线性回归:y...4.2.线性回归模型应用
由于线性回归模型能够清晰地展现因变量和自变量之间的线性关系,例如,对于n个变量的模型,当其他n-1个变量保持不变时,其中一个变量每增加一个单位,因变量的改变值,所以线性回归模型有着很广泛的应用场景...当我们想通过温度,湿度,季节,是否周末,是否节假日,总用户数这些因素预测共享单车租赁量时,可以建立线性回归模型,以上述因素作为自变量作为输入变量,以租赁量作为目标变量进行建模,用来了解这些因素对目标变量的影响