对于数据残差的理解CPDA数据分析师培训给出答案

因变量（所观察到的值之间的差ÿ）和预测值（ŷ）被称为 残留（É）。每个数据点都有一个残差。

残差=观测值-预测值

e = y - ŷ

残差的总和和均等于零。即，Σ Ë = 0和Ë = 0。

CPDA数据分析师课程中对于残留图的解释

甲残差图是一个图表，示出在垂直轴上，并在水平轴上的独立变量的残差。如果残差图中的点围绕水平轴随机分散，则线性回归模型适用于该数据；否则，非线性模型更为合适。

残差图显示了一个相当随机的模式-个残差为正，接下来的两个为负，第四个为正，一个残差为负。该随机模式表明线性模型可以很好地拟合数据。

下面，残差图显示了三种典型模式。个图显示了一个随机模式，表示非常适合线性模型。

其他图样是非随机的（U形和倒U形），表明更适合非线性模型。

数据分析师培训课程中对于变量转换的讲解

当残差图 显示的数据集是非线性的时，通常可以对原始数据进行“转换”以使其更加线性。这使我们可以 对非线性数据更有效地使用 线性回归技术。

CPDA数据分析师课程为学员讲解什么是实现线性的转换？

转换变量涉及使用数学运算来更改其测量范围。广义上讲，有两种转换。

线性变换。 线性变换保留变量之间的线性关系。因此，线性变换后 ，x和y之间的 相关性将保持不变。线性转换为变量x的示例 是将x乘以常数，将x除以常数，或将常数添加到x。

非线性变换。 非线性变换更改（增加或减少）变量之间的线性关系，从而更改变量之间的相关性。变量的非线性变换的实例X将采取的平方根X或的倒数X。

在回归中，实现线性化的变换是一种特殊的非线性变换。这是一个非线性变换，可增加两个变量之间的线性关系。

教你怎样转换变量以实现线性的方法

在数据分析师统计数据时有多种方法可以转换变量以实现线性回归分析，下面总结了一些常用方法。

每行显示不同的非线性变换方法。第二列显示了应用于因变量和/或自变量的特定转换。第三列显示了分析中使用的回归方程。一列显示了“反向转换”方程，用于将因变量恢复为其原始的，未转换的测量范围。

数据分析师在工作实践中，这些方法需要在应用它们的数据上进行测试，以确保它们增加而不是减少关系的线性。测试转换方法的效果涉及查看 残差图和相关系数。

注意：CPDA数据分析师在对数模型和幂模型需要具有使用对数的能力，使用 图形计算器 获得数字的对数或从对数转换回原始数字。

如何执行转换以实现线性

转换数据集以增强线性度是一个多步骤的反复试验过程。

CPDA数据分析师如何对原始数据进行标准回归分析

构造残差图。

怎样绘图模式是随机的，请不要转换数据。

如果情节模式不是随机的。

计算 确定系数（R 2）。

数据分析师在转换自变量，因变量或同时转换两者。

使用转换后的变量进行回归分析。

根据转换后的变量计算确定系数（R 2）。

如果转化的R 2大于原始得分R 2，则转换成功。恭喜你！

如果不是，请尝试其他转换方法。

转换方法（指数模型，二次模型，倒数模型等）将取决于原始数据的性质。确定哪种方法的方法是尝试每种方法并比较结果（即 残差图，相关系数）。方法将产生的确定系数（R 2）。

数据分析平台更多免费视频教程技巧：

http://www.chinacpda.com/videocenter/

CPDA数据分析师在线学习班正式启动:

http://www.chinacpda.com/data/detail/?id=623

为您带来不一样的课堂，一样的精彩:

http://www.chinacpda.com/data/detail/?id=614

查找您周边省份授权培训中心：

http://www.chinacpda.com/train/

2020年CPDA数据分析师线上报名：

http://www.chinacpda.com/baoming.php

免费客服热线：400-050-6600

商业联合会数据分析专业委员会