回归模型 此工具可让您使用 Spotfire Enterprise Runtime for R 引擎创建回归模型，而无需亲自编写任何脚本。 注： 必须在已安装的客户端中创建回归模型。 在菜单栏上，选择“工具” > “回归模型”以使用该工具。 有关更多详细信息，请参见各个部分。 涵盖的主题：创建回归模型利用回归模型，您可以使用 Spotfire Enterprise Runtime for R 引擎创建回归模型，而无需亲自编写任何脚本。线性回归方法线性回归将数字反应列作为预测器列的加权和来建模。权重也称为回归系数，通过最小二乘法来选择，可使基于加权和的观察到的反应和预测之间的差值平方和最小。回归树方法回归树是一种非参数形式的回归方法，可通过递归拆分预测值中的数据来创建二进制树。创建回归模型利用回归模型，您可以使用 Spotfire Enterprise Runtime for R 引擎创建回归模型，而无需亲自编写任何脚本。线性回归方法线性回归将数字反应列作为预测器列的加权和来建模。权重也称为回归系数，通过最小二乘法来选择，可使基于加权和的观察到的反应和预测之间的差值平方和最小。回归树方法回归树是一种非参数形式的回归方法，可通过递归拆分预测值中的数据来创建二进制树。父主题： 预测模型主页分析数据统计工具预测模型回归模型
回归模型 此工具可让您使用 Spotfire Enterprise Runtime for R 引擎创建回归模型，而无需亲自编写任何脚本。 注： 必须在已安装的客户端中创建回归模型。 在菜单栏上，选择“工具” > “回归模型”以使用该工具。 有关更多详细信息，请参见各个部分。 涵盖的主题：创建回归模型利用回归模型，您可以使用 Spotfire Enterprise Runtime for R 引擎创建回归模型，而无需亲自编写任何脚本。线性回归方法线性回归将数字反应列作为预测器列的加权和来建模。权重也称为回归系数，通过最小二乘法来选择，可使基于加权和的观察到的反应和预测之间的差值平方和最小。回归树方法回归树是一种非参数形式的回归方法，可通过递归拆分预测值中的数据来创建二进制树。创建回归模型利用回归模型，您可以使用 Spotfire Enterprise Runtime for R 引擎创建回归模型，而无需亲自编写任何脚本。线性回归方法线性回归将数字反应列作为预测器列的加权和来建模。权重也称为回归系数，通过最小二乘法来选择，可使基于加权和的观察到的反应和预测之间的差值平方和最小。回归树方法回归树是一种非参数形式的回归方法，可通过递归拆分预测值中的数据来创建二进制树。父主题： 预测模型主页分析数据统计工具预测模型回归模型