基本介紹
- 中文名：回歸分析
- 外文名：regression analysis
- 套用領域：統計學
定義,方法,假定條件與內容,套用,步驟,確定變數,建立預測模型,進行相關分析,計算預測誤差,確定預測值,注意問題,
定義
在統計學中，回歸分析（regression analysis）指的是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。回歸分析按照涉及的變數的多少，分為一元回歸和多元回歸分析；按照因變數的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析；按照自變數和因變數之間的關係類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
在大數據分析中，回歸分析是一種預測性的建模技術，它研究的是因變數（目標）和自變數（預測器）之間的關係。這種技術通常用於預測分析，時間序列模型以及發現變數之間的因果關係。例如，司機的魯莽駕駛與道路交通事故數量之間的關係，最好的研究方法就是回歸。
方法
有各種各樣的回歸技術用於預測。這些技術主要有三個度量（自變數的個數，因變數的類型以及回歸線的形狀），如下圖。
1. Linear Regression線性回歸
它是最為人熟知的建模技術之一。線性回歸通常是人們在學習預測模型時首選的技術之一。在這種技術中，因變數是連續的，自變數可以是連續的也可以是離散的，回歸線的性質是線性的。
線性回歸使用最佳的擬合直線（也就是回歸線）在因變數（Y）和一個或多個自變數（X）之間建立一種關係。
多元線性回歸可表示為Y=a+b1X +b2X2+ e，其中a表示截距，b表示直線的斜率，e是誤差項。多元線性回歸可以根據給定的預測變數（s）來預測目標變數的值。
2.Logistic Regression邏輯回歸
邏輯回歸是用來計算“事件=Success”和“事件=Failure”的機率。當因變數的類型屬於二元（1 / 0，真/假，是/否）變數時，我們就應該使用邏輯回歸。這裡，Y的值為0或1，它可以用下方程表示。
odds= p/ (1-p) = probability of event occurrence / probability of not event occurrence
ln(odds) = ln(p/(1-p))
logit(p) = ln(p/(1-p)) =b0+b1X1+b2X2+b3X3....+bkXk
上述式子中，p表述具有某個特徵的機率。你應該會問這樣一個問題：“我們為什麼要在公式中使用對數log呢？”。
因為在這裡我們使用的是的二項分布（因變數），我們需要選擇一個對於這個分布最佳的連結函式。它就是Logit函式。在上述方程中，通過觀測樣本的極大似然估計值來選擇參數，而不是最小化平方和誤差（如在普通回歸使用的）。
3. Polynomial Regression多項式回歸
對於一個回歸方程，如果自變數的指數大於1，那么它就是多項式回歸方程。如下方程所示：
y=a+bx2
在這種回歸技術中，最佳擬合線不是直線。而是一個用於擬合數據點的曲線。
4. Stepwise Regression逐步回歸
在處理多個自變數時，我們可以使用這種形式的回歸。在這種技術中，自變數的選擇是在一個自動的過程中完成的，其中包括非人為操作。
這一壯舉是通過觀察統計的值，如R-square，t-stats和AIC指標，來識別重要的變數。逐步回歸通過同時添加/刪除基於指定標準的協變數來擬合模型。下面列出了一些最常用的逐步回歸方法：
標準逐步回歸法做兩件事情。即增加和刪除每個步驟所需的預測。
向前選擇法從模型中最顯著的預測開始，然後為每一步添加變數。
向後剔除法與模型的所有預測同時開始，然後在每一步消除最小顯著性的變數。
這種建模技術的目的是使用最少的預測變數數來最大化預測能力。這也是處理高維數據集的方法之一。
5. Ridge Regression嶺回歸
當數據之間存在多重共線性（自變數高度相關）時，就需要使用嶺回歸分析。在存在多重共線性時，儘管最小二乘法（OLS）測得的估計值不存在偏差，它們的方差也會很大，從而使得觀測值與真實值相差甚遠。嶺回歸通過給回歸估計值添加一個偏差值，來降低標準誤差。
線上性等式中，預測誤差可以劃分為 2 個分量，一個是偏差造成的，一個是方差造成的。預測誤差可能會由這兩者或兩者中的任何一個造成。在這裡，我們將討論由方差所造成的誤差。
嶺回歸通過收縮參數λ（lambda）解決多重共線性問題。請看下面的等式：
L2=argmin||y=xβ||
+λ||β|| 
在這個公式中，有兩個組成部分。第一個是最小二乘項，另一個是β-平方的λ倍，其中β是相關係數向量，與收縮參數一起添加到最小二乘項中以得到一個非常低的方差。
6. Lasso Regression套索回歸
它類似於嶺回歸，Lasso （Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）也會就回歸係數向量給出懲罰值項。此外，它能夠減少變化程度並提高線性回歸模型的精度。看看下面的公式：
L1=agrmin||y-xβ|| +λ||β||
Lasso 回歸與Ridge回歸有一點不同，它使用的懲罰函式是L1範數，而不是L2範數。這導致懲罰（或等於約束估計的絕對值之和）值使一些參數估計結果等於零。使用懲罰值越大，進一步估計會使得縮小值越趨近於零。這將導致我們要從給定的n個變數中選擇變數。
如果預測的一組變數是高度相關的，Lasso 會選出其中一個變數並且將其它的收縮為零。
7.ElasticNet回歸
ElasticNet是Lasso和Ridge回歸技術的混合體。它使用L1來訓練並且L2優先作為正則化矩陣。當有多個相關的特徵時，ElasticNet是很有用的。Lasso 會隨機挑選他們其中的一個，而ElasticNet則會選擇兩個。
Lasso和Ridge之間的實際的優點是，它允許ElasticNet繼承循環狀態下Ridge的一些穩定性。
數據探索是構建預測模型的必然組成部分。在選擇合適的模型時，比如識別變數的關係和影響時，它應該是首選的一步。比較適合於不同模型的優點，我們可以分析不同的指標參數，如統計意義的參數，R-square，Adjusted R-square，AIC，BIC以及誤差項，另一個是Mallows’ Cp準則。這個主要是通過將模型與所有可能的子模型進行對比（或謹慎選擇他們），檢查在你的模型中可能出現的偏差。
交叉驗證是評估預測模型最好的方法。在這裡，將你的數據集分成兩份（一份做訓練和一份做驗證）。使用觀測值和預測值之間的一個簡單均方差來衡量你的預測精度。
如果你的數據集是多個混合變數，那么你就不應該選擇自動模型選擇方法，因為你應該不想在同一時間把所有變數放在同一個模型中。
它也將取決於你的目的。可能會出現這樣的情況，一個不太強大的模型與具有高度統計學意義的模型相比，更易於實現。回歸正則化方法（Lasso，Ridge和ElasticNet）在高維和數據集變數之間多重共線性情況下運行良好。
假定條件與內容
在數據分析中我們一般要對數據進行一些條件假定：
方差齊性
效應累加
變數無測量誤差
變數服從多元常態分配
觀察獨立
模型完整（沒有包含不該進入的變數、也沒有漏掉應該進入的變數）
誤差項獨立且服從（0，1）常態分配。
現實數據常常不能完全符合上述假定。因此，統計學家研究出許多的回歸模型來解決線性回歸模型假定過程的約束。
回歸分析的主要內容為：
①從一組數據出發，確定某些變數之間的定量關係式，即建立數學模型並估計其中的未知參數。估計參數的常用方法是最小二乘法。
②對這些關係式的可信程度進行檢驗。
③在許多自變數共同影響著一個因變數的關係中，判斷哪個（或哪些）自變數的影響是顯著的，哪些自變數的影響是不顯著的，將影響顯著的自變數加入模型中，而剔除影響不顯著的變數，通常用逐步回歸、向前回歸和向後回歸等方法。
④利用所求的關係式對某一生產過程進行預測或控制。回歸分析的套用是非常廣泛的，統計軟體包使各種回歸方法計算十分方便。
在回歸分析中，把變數分為兩類。一類是因變數，它們通常是實際問題中所關心的一類指標，通常用Y表示；而影響因變數取值的的另一類變數稱為自變數，用X來表示。
回歸分析研究的主要問題是：
（1）確定Y與X間的定量關係表達式，這種表達式稱為回歸方程；
（2）對求得的回歸方程的可信度進行檢驗；
（3）判斷自變數X對因變數Y有無影響；
（4）利用所求得的回歸方程進行預測和控制。
套用
相關分析研究的是現象之間是否相關、相關的方向和密切程度，一般不區別自變數或因變數。而回歸分析則要分析現象之間相關的具體形式，確定其因果關係，並用數學模型來表現其具體關係。比如說，從相關分析中我們可以得知“質量”和“用戶滿意度”變數密切相關，但是這兩個變數之間到底是哪個變數受哪個變數的影響，影響程度如何，則需要通過回歸分析方法來確定。
一般來說，回歸分析是通過規定因變數和自變數來確定變數之間的因果關係，建立回歸模型，並根據實測數據來求解模型的各個參數，然後評價回歸模型是否能夠很好的擬合實測數據；如果能夠很好的擬合，則可以根據自變數作進一步預測。
例如，如果要研究質量和用戶滿意度之間的因果關係，從實踐意義上講，產品質量會影響用戶的滿意情況，因此設用戶滿意度為因變數，記為Y；質量為自變數，記為X。通常可以建立下面的線性關係： Y=A+BX+§
對於經驗回歸方程： y=0.857+0.836x
回歸直線在y軸上的截距為0.857、斜率0.836，即質量每提高一分，用戶滿意度平均上升0.836分；或者說質量每提高1分對用戶滿意度的貢獻是0.836分。
上面所示的例子是簡單的一個自變數的線性回歸問題，在數據分析的時候，也可以將此推廣到多個自變數的多元回歸，具體的回歸過程和意義請參考相關的統計學書籍。此外，在SPSS的結果輸出里，還可以匯報R2，F檢驗值和T檢驗值。R2又稱為方程的確定性係數（coefficient of determination），表示方程中變數X對Y的解釋程度。R2取值在0到1之間，越接近1，表明方程中X對Y的解釋能力越強。通常將R2乘以100%來表示回歸方程解釋Y變化的百分比。F檢驗是通過方差分析表輸出的，通過顯著性水平（significance level）檢驗回歸方程的線性關係是否顯著。一般來說，顯著性水平在0.05以上，均有意義。當F檢驗通過時，意味著方程中至少有一個回歸係數是顯著的，但是並不一定所有的回歸係數都是顯著的，這樣就需要通過T檢驗來驗證回歸係數的顯著性。同樣地，T檢驗可以通過顯著性水平或查表來確定。在上面所示的例子中，各參數的意義如下表所示。
線性回歸方程檢驗
指標 | 值 | 顯著性水平 | 意義 |
R2 | 0.89 | “質量”解釋了89%的“用戶滿意度”的變化程度 | |
F | 276.82 | 0.001 | 回歸方程的線性關係顯著 |
T | 16.64 | 0.001 | 回歸方程的係數顯著 |
示例 SIM手機用戶滿意度與相關變數線性回歸分析
我們以SIM手機的用戶滿意度與相關變數的線性回歸分析為例，來進一步說明線性回歸的套用。從實踐意義講上，手機的用戶滿意度應該與產品的質量、價格和形象有關，因此我們以“用戶滿意度”為因變數，“質量”、“形象”和“價格”為自變數，作線性回歸分析。利用SPSS軟體的回歸分析，得到回歸方程如下：
用戶滿意度=0.008×形象+0.645×質量+0.221×價格
對於SIM手機來說，質量對其用戶滿意度的貢獻比較大，質量每提高1分，用戶滿意度將提高0.645分；其次是價格，用戶對價格的評價每提高1分，其滿意度將提高0.221分；而形象對產品用戶滿意度的貢獻相對較小，形象每提高1分，用戶滿意度僅提高0.008分。
方程各檢驗指標及含義如下：
指標 | 顯著性水平 | 意義 | |
R2 | 0.89 | 89%的用戶滿意度”的變化程度 | |
F | 248.53 | 0.001 | 回歸方程的線性關係顯著 |
T（形象） | 0.00 | 1.000 | “形象”變數對回歸方程幾乎沒有貢獻 |
T（質量） | 13.93 | 0.001 | “質量”對回歸方程有很大貢獻 |
T（價格） | 5.00 | 0.001 | “價格”對回歸方程有很大貢獻 |
從方程的檢驗指標來看，“形象”對整個回歸方程的貢獻不大，應予以刪除。所以重新做“用戶滿意度”與“質量”、“價格”的回歸方程如下： 滿意度=0.645×質量+0.221×價格
用戶對價格的評價每提高1分，其滿意度將提高0.221分（在本示例中，因為“形象”對方程幾乎沒有貢獻，所以得到的方程與前面的回歸方程係數差不多）。
方程各檢驗指標及含義如下：
指標 | 顯著性水平 | 意義 | |
R2 | 0.89 | 89%的用戶滿意度”的變化程度 | |
F | 374.69 | 0.001 | 回歸方程的線性關係顯著 |
T（質量） | 15.15 | 0.001 | “質量”對回歸方程有很大貢獻 |
T（價格） | 5.06 | 0.001 | “價格”對回歸方程有很大貢獻 |
步驟
確定變數
建立預測模型
依據自變數和因變數的歷史統計資料進行計算，在此基礎上建立回歸分析方程，即回歸分析預測模型。
進行相關分析
回歸分析是對具有因果關係的影響因素（自變數）和預測對象（因變數）所進行的數理統計分析處理。只有當自變數與因變數確實存在某種關係時，建立的回歸方程才有意義。因此，作為自變數的因素與作為因變數的預測對象是否有關，相關程度如何，以及判斷這種相關程度的把握性多大，就成為進行回歸分析必須要解決的問題。進行相關分析，一般要求出相關關係，以相關係數的大小來判斷自變數和因變數的相關的程度。
計算預測誤差
回歸預測模型是否可用於實際預測，取決於對回歸預測模型的檢驗和對預測誤差的計算。回歸方程只有通過各種檢驗，且預測誤差較小，才能將回歸方程作為預測模型進行預測。
確定預測值
利用回歸預測模型計算預測值，並對預測值進行綜合分析，確定最後的預測值。
注意問題
套用回歸預測法時應首先確定變數之間是否存在相關關係。如果變數之間不存在相關關係，對這些變數套用回歸預測法就會得出錯誤的結果。
正確套用回歸分析預測時應注意：
①用定性分析判斷現象之間的依存關係；
②避免回歸預測的任意外推；
③套用合適的數據資料；
