高二数学之线性回归分析
成对数据画出散点图可以看出大致的分布，这种方法比较直观，散点落在一条直线附近呈现线性相关，通过计算样本相关系数，判断正相关还是负相关，以及线性相关程度的强弱。
一元线性回归模型引入了随机误差，随机误差的期望为零，所以残差的散点图落在横轴两侧，随机误差的方差越小越好，残差的散点图聚集在横轴附近。
求经验回归方程用的最小二乘法，研究的点与直线竖直距离平方之和最小时。
有的统计适合非线性回归模型，通过残差分析发现拟合效果更好，其实也就是比较残差的平方和越小越好。 https://t.cn/zQBbkfb
成对数据画出散点图可以看出大致的分布，这种方法比较直观，散点落在一条直线附近呈现线性相关，通过计算样本相关系数，判断正相关还是负相关，以及线性相关程度的强弱。
一元线性回归模型引入了随机误差，随机误差的期望为零，所以残差的散点图落在横轴两侧，随机误差的方差越小越好，残差的散点图聚集在横轴附近。
求经验回归方程用的最小二乘法，研究的点与直线竖直距离平方之和最小时。
有的统计适合非线性回归模型，通过残差分析发现拟合效果更好，其实也就是比较残差的平方和越小越好。 https://t.cn/zQBbkfb
#线性素描#
线性回归是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。这是因为线性依赖于其未知参数的模型比非线性依赖于其未知参数的模型更容易拟合，而且产生的估计的统计特性也更容易确定。
线性回归模型经常用最小二乘逼近来拟合，但他们也可能用别的方法来拟合，比如用最小化“拟合缺陷”在一些其他规范里（比如最小绝对误差回归），或者在桥回归中最小化最小二乘损失函数的惩罚.相反,最小二乘逼近可以用来拟合那些非线性的模型.因此，尽管“最小二乘法”和“线性模型”是紧密相连的，但他们是不能划等号的。
线性回归是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。这是因为线性依赖于其未知参数的模型比非线性依赖于其未知参数的模型更容易拟合，而且产生的估计的统计特性也更容易确定。
线性回归模型经常用最小二乘逼近来拟合，但他们也可能用别的方法来拟合，比如用最小化“拟合缺陷”在一些其他规范里（比如最小绝对误差回归），或者在桥回归中最小化最小二乘损失函数的惩罚.相反,最小二乘逼近可以用来拟合那些非线性的模型.因此，尽管“最小二乘法”和“线性模型”是紧密相连的，但他们是不能划等号的。
今年的下跌速度虽不能和2015年比，但和2018年有一拼。表面上这次熊市（事实上已是）似乎没有特别大的催化剂，指数的估值不高，下跌之前也没有非线性的暴涨行情。个人认为有几个原因解释：1，成长股和价值股估值差异远大于2018年，成长股估值回归似难避免。2，微观交易结构恶化，可能和这几年野蛮生长的机构有关。3，国际关系有一把剑若隐若现。
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