回归是一个令人困惑的词，因为它有许多特殊变种（见表8-1）。对于回归模型的拟合，R提

十余年的太仆寺网站建设经验，针对设计、前端、开发、售后、文案、推广等六对一服务，响应快，48小时及时工作处理。营销型网站建设的优势是能够根据用户设备显示端的尺寸不同，自动调整太仆寺建站的显示方式，使网站能够适用不同显示终端，在浏览器中调整网站的宽度，无论在任何一种浏览器上浏览网站，都能展现优雅布局与设计，从而大程度地提升浏览体验。创新互联公司从事“太仆寺网站设计”,“太仆寺网站推广”以来，每个客户项目都认真落实执行。

供的强大而丰富的功能和选项也同样令人困惑。例如，2005年Vito Ricci创建的列表表明，R中做

回归分析的函数已超过了205个（http://cran.r-project.org/doc/contrib/Ricci-refcardregression.pdf）。

表8-1 回归分析的各种变体

回归类型 用 途

简单线性 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量

多项式 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量，模型的关系是n阶多项式

多元线性 用两个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量

多变量 用一个或多个解释变量预测多个响应变量

Logistic 用一个或多个解释变量预测一个类别型响应变量

泊松 用一个或多个解释变量预测一个代表频数的响应变量

Cox比例风险 用一个或多个解释变量预测一个事件（死亡、失败或旧病复发）发生的时间

时间序列 对误差项相关的时间序列数据建模

非线性 用一个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量，不过模型是非线性的

非参数 用一个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量，模型的形式源自数据形式，不事先设定

稳健 用一个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量，能抵御强影响点的干扰

分享文章：R语言回归的多面性
标题链接：http://ybzwz.com/article/giighg.html