等分线性回归模型：一种新的数据分析方法

"R语言与等分线性回归.pdf" 线性回归分析是统计学中的基本预测技术，用于建立一个或多个自变量与因变量之间的关系模型。在金融市场上，线性回归被用来预测市场未来走势，特别是当我们能确定影响市场的关键因素并获取其数值数据时。线性回归模型分为简单回归（单个自变量）和多元回归（两个或更多自变量）。根据变量间的关联性，还可进一步划分为线性模型和非线性模型。 对于包含极端值的数据集，传统的线性回归可能会导致分析结果失真。为解决这个问题，Koenker提出的分位数回归模型成为了一种常见选择，但它对许多人来说较为复杂。潘文超教授在"EURASIA Journal of Mathematics Science and Technology Education"上发表的新方法——等分线性回归模型（Equal Part Linear Regression Model, EPLRM），则提供了另一种替代方案。EPLRM将数据等分并分别进行线性回归建模，这允许对每个等分的模型趋势独立观察，并与标准线性回归模型进行比较。这种方法已经在一些文献中得到应用。 书中，作者讨论了标准线性回归模型的局限性，特别是在面对非正态分布或存在极端值的数据时。为改进估计的准确性，作者提出了等分线性回归模型，并由四川大学计算机学院的刘畅同学用R语言实现了编程。此外，书中还介绍了等分线性回归的理论基础、编程实现以及应用示例，包括企业社会责任对银行营运绩效的影响分析和学生阅读素养成绩的分析。 此书提供了R语言的程序代码，便于读者理解和应用等分线性回归模型。同时，作者鼓励读者向他的助手或刘畅同学提问，以便于进一步学习和交流。书中内容涵盖了等分线性回归的背景、理论、实践以及实际案例，旨在为统计学和相关领域的研究者提供一个新的分析工具。