多元线性回归模型的参数与统计量深度解读-基于Python编程复现
课时介绍
运行所有代码，并简要介绍各部分代码所涉及内容
课程介绍
本课程为基于Python的数据分析和统计建模高级课程，针对多元线性回归模型的各种参数和统计量，通过Python代码手工复现，在代码复现的过程中结合数学公式和原理进行深入解读。这些统计量包括：回归系数参数估计、决定系数R方及调整后R方、F统计量以及F检验、对数似然、AIC、BIC、回归系数标准差和显著性t检验、回归系数置信区间、峰度与偏度、Jarque-Bera检验、Omnibus检验、Durbin-Watson检验、条件数、方差膨胀系数以及补充知识。
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