r语言偏最小二乘（r语言用最小二乘法求出线性回归）
摘要：
1、r语言lasso回归变量怎么筛选 2、加权最小二乘法的权重怎么确定r语言 3、最小二乘法到底是计算哪个距离最短 1、变量选择的方法有哪些：前进法、后退法、Lass... 本篇目录：
r语言lasso回归变量怎么筛选
1、变量选择的方法有哪些：前进法、后退法、Lasso方法。
2、在选择变量时，应该先确定建模的目的，然后针对目的提取相关数据，并对数据进行清洗和变量归一化处理。接下来，可以采用多种方法进行变量选择，如前面所述的方差选择、相关系数选择、逐步回归、岭回归、Lasso回归等。
3、然后评估模型的改进情况，并根据模型的性能和复杂程度来选择最终的模型。Lasso回归：Lasso回归是一种正则化方法，它可以将某些自变量的系数缩小到零，从而实现特征选择。在Lasso回归中，可以根据自变量的系数大小来排序变量。
4、多元线性回归本身是不会自动剔除变量的。剔除变量，是因为你的选择方法是向前纳入、向后纳入或者其他自动筛选方法。
加权最小二乘法的权重怎么确定r语言
1、加权最小二乘法是对原模型进行加权，使之成为一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数的一种数学优化技术。
2、使用weighted.mean()函数。weighted.mean()函数来计算均值（mean）和加权均值（weightedmean）。
3、在样本容量足够的情况下，先尝试用White检验找出英气异方差的解释变量，然后用Glejser检验找出残差e随该解释变量变化而变化的函数形式，今儿以该函数开方的倒数进行加权最小二乘法估计。
4、其加权的剩余平方和为：对上式分别求a和b的偏导数，得到标准方程组：对上述方程解出a和b，就得到加权最小二乘法直线模型。
5、加权最小二乘法看p值的方法：看到Sig.P数值，若数值小于0.05则说明有显著影响。找到RSquare数值，该自变量能够解释异变数的变异值，如显示0.763则表示两者73%的概率相关联。
最小二乘法到底是计算哪个距离最短
1、黄老师在《数据分析、展现与R语言》第三课第三个视频14分钟时是说，距离是点做平行于Y轴的直线到拟合直线的距离。然后选离所有点的距离最短的那条直线。
2、最小二乘法：总离差不能用n个离差之和。来表示，通常是用离差的平方和，即：作为总离差，并使之达到最小，这样回归直线就是所有直线中Q取最小值的那一条，这种使“离差平方和最小”的方法，叫做最小二乘法。
3、最小二乘法就是使因变量的观测值Yi与估计值之间的离差（又称残差）平方和最小来估计参数和的方法。
4、最小二乘法就是说，用离差平方和最小的方法。先求出数据的均值和方差，然后求出所有数据与均值的差的平方和。
5、这主要有两点理由：（一）求到回归直线的竖直距离平方和最小，可用最小二乘法，计算比较容易，即使用人工计算，也可以算出来。
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