數(shù)學(xué)考研必背知識(shí)點(diǎn)有很多，回歸分析需要考生了解直線(xiàn)回歸、多重線(xiàn)性回歸、二分類(lèi)的Logistic回歸等基本內(nèi)容。為了幫助考生們了解數(shù)學(xué)考研必背知識(shí)點(diǎn)，高頓小編為大家整理出一些基本情況，一起來(lái)了解下吧！
2024年考研數(shù)學(xué)必背知識(shí)點(diǎn)
　　1.直線(xiàn)回歸：如果回歸分析中的殘差服從正態(tài)分布(大樣本時(shí)無(wú)需正態(tài)性)，殘差與自變量無(wú)趨勢(shì)變化，則直線(xiàn)回歸(單個(gè)自變量的線(xiàn)性回歸，稱(chēng)為簡(jiǎn)單回歸)，否則應(yīng)作適當(dāng)?shù)淖儞Q，使其滿(mǎn)足上述條件。
　　2.多重線(xiàn)性回歸：應(yīng)變量(Y)為連續(xù)型變量(即計(jì)量資料)，自變量(X1，X2，…，Xp)可以為連續(xù)型變量、有序分類(lèi)變量或二分類(lèi)變量。如果回歸分析中的殘差服從正態(tài)分布(大樣本時(shí)無(wú)需正態(tài)性)，殘差與自變量無(wú)趨勢(shì)變化，可以作多重線(xiàn)性回歸。
　　1)觀察性研究：可以用逐步線(xiàn)性回歸尋找(擬)主要的影響因素
　　2)實(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量(干預(yù)變量)外，可以適當(dāng)?shù)匾胍恍┢渌赡艿幕祀s因素變量，以校正這些混雜因素對(duì)結(jié)果的混雜作用
　　3.二分類(lèi)的Logistic回歸：應(yīng)變量為二分類(lèi)變量，自變量(X1，X2，…，Xp)可以為連續(xù)型變量、有序分類(lèi)變量或二分類(lèi)變量。
　　1)非配對(duì)的情況：用非條件Logistic回歸
　　(1)觀察性研究：可以用逐步線(xiàn)性回歸尋找(擬)主要的影響因素
　　(2)實(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量(干預(yù)變量)外，可以適當(dāng)?shù)匾胍恍┢渌赡艿幕祀s因素變量，以校正這些混雜因素對(duì)結(jié)果的混雜作用
　　2)配對(duì)的情況：用條件Logistic回歸
　　(1)觀察性研究：可以用逐步線(xiàn)性回歸尋找(擬)主要的影響因素
　　(2)實(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量(干預(yù)變量)外，可以適當(dāng)?shù)匾胍恍┢渌赡艿幕祀s因素變量，以校正這些混雜因素對(duì)結(jié)果的混雜作用
　　4.有序多分類(lèi)有序的Logistic回歸：應(yīng)變量為有序多分類(lèi)變量，自變量(X1，X2，…，Xp)可以為連續(xù)型變量、有序分類(lèi)變量或二分類(lèi)變量。
　　1)觀察性研究：可以用逐步線(xiàn)性回歸尋找(擬)主要的影響因素
　　2)實(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量(干預(yù)變量)外，可以適當(dāng)?shù)匾胍恍┢渌赡艿幕祀s因素變量，以校正這些混雜因素對(duì)結(jié)果的混雜作用
　　5.無(wú)序多分類(lèi)有序的Logistic回歸：應(yīng)變量為無(wú)序多分類(lèi)變量，自變量(X1，X2，…，Xp)可以為連續(xù)型變量、有序分類(lèi)變量或二分類(lèi)變量。
　　1)觀察性研究：可以用逐步線(xiàn)性回歸尋找(擬)主要的影響因素
　　2)實(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量(干預(yù)變量)外，可以適當(dāng)?shù)匾胍恍┢渌赡艿幕祀s因素變量，以校正這些混雜因素對(duì)結(jié)果的混雜作用
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