R-检验常见错误，一元回归与多元回归用R值表容易混淆

2014 年信息学奥林匹克中国国家队候选队员论文集 教练：胡伟栋 中国计算机学会 1.MSS 命题报告 山东省东营市胜利第一中学 王子昱 2.矩阵 命题报告 湖南省长沙市长郡中学 余行江 3.多变的多边形 浙江省绍兴市第一中学 董宏华 4.对置换群有关算法的初步研究 浙江省镇海中学 岑若虚 5.浅谈线性相关 湖南省长沙市雅礼中学 匡正非 6.关于三维最小乘积生成树的一些研究 浙江省绍兴市第一中学 张恒捷 7.浅谈回文子串问题 江苏省常州高级中学 徐毅 8.浅谈维护多维数组的方法在数据结构题中的

回归模型是我们在处理数据中常用的方法。其中，Lasso模型是一种适用于多重共线性问题，能够在参数估计的同时实现变量的选择的回归方法。本文从lasso模型的概念谈起，对其起源、思想、与岭回归的比较、通过lar的算法实现等方面进行了探究。另外还使用R语言对简单案例进行lasso模型的应用。最后简述了lasso模型的研究现状

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线性回归是在本质上是数学上学过的回归函数，通过给定一组数据，计算该组数据符合的一个函数，或者说一条直线。 一、什么是线性回归？ 在讲解线性回归算法之前，我们先明白几个概念： 1）线性：在数学上我们讲，两个变量之间的关系是一次函数关系的——图像是直线，则我们称这两个变量是线性关系； 2）非线性：如果两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图像是非直线，则我们称这两个变量是非线性关系； 注：在机器学习中，我们所说的线性和非线性指的是数据之间的关系。 3）回归：这个词跟我们数学中学过的回归方程的概念类