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简单线性回归
统计模型，建立一个解释变量和一个连续目标变量之间的线性关系，形式为 Y = β₀ + β₁X + ε。
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多元线性回归
线性回归的扩展，使用多个解释变量来预测一个连续目标变量，形式为 Y = β₀ + ΣβᵢXᵢ + ε。
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决定系数 (R²)
0到1之间变化的统计度量，衡量回归模型解释的目标变量方差的比例。
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普通最小二乘法 (OLS)
估计回归参数的方法，通过最小化观察值与预测值之间的残差平方和来实现。
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残差
观察值与回归模型预测值之间的差异，代表预测误差。
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多重共线性
多个解释变量之间存在强相关性的现象，导致系数估计不稳定。
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异方差性
违反同方差性假设的情况，残差方差在不同解释变量水平上不恒定。
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影响值
如果从数据集中移除，会导致系数估计发生实质性变化的观测值。
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库克距离
衡量单个观测值对回归模型预测值影响的统计量。
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岭回归
一种正则化技术，通过对系数添加L2惩罚来减小方差并处理多重共线性。
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LASSO回归
使用L1惩罚的正则化方法，可将某些系数精确降为零，实现变量选择。
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偏差-方差权衡
偏差误差（过度简化）与方差误差（对训练数据过度拟合）之间的基本权衡。
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梯度下降
迭代优化算法，通过沿负梯度方向调整系数来最小化代价函数。
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预测区间
在指定置信水平下包含未来个体观测值的可能范围，比置信区间更宽。
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显著性检验
评估回归系数是否显著不为零的统计检验，通常使用t统计量。
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