因变量是连续的，但自变量是离散的，呈现这样的散点图，线性回归靠谱么？

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因变量是离散的，已经做了对数转化和归一化，
自变量是离散的，也做了归一化处理，
散点图是这个样子，线性回归是否还有用呢，
如果做多元回归呢，是否也没有意义？
挑选两个自变量的散点图如下：

在网上查了非线性的分析，好像么有太合适的。。。。。

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关键词：线性回归 散点图 自变量 因变量 多元回归

补充，这散点图里所有的点，都经库克距离验证过，没有过分的离群点

自变量为离散变量的不能直接进行线性回归，需要进行哑变量设置。

kuangsir6 发表于 2021-5-11 12:58
自变量为离散变量的不能直接进行线性回归，需要进行哑变量设置。

O！! 我试一下！ 多谢！

你的自变量具体是什么名称，方便说一下吗？

试试最优尺度回归（分类变量回归）

资源搬运工 发表于 2021-5-12 08:58
你的自变量具体是什么名称，方便说一下吗？

我有好几个离散的自变量，比如 方圆一定距离内的 公园数量、医院数量、网吧数量等等，当然因变量是便利店的月销售额

jin216 发表于 2021-5-12 10:20
试试最优尺度回归（分类变量回归）

多谢，我学习一下，

jin216 发表于 2021-5-12 10:20
试试最优尺度回归（分类变量回归）

感觉 最优尺度回归，要比虚拟变量 操作简单一些哈

资源搬运工 发表于 2021-5-12 08:58
你的自变量具体是什么名称，方便说一下吗？

自变量有好几个离散型的变量，比如一定距离范围内的 医院数量、公园数量、加油站数量等，当然，因变量是便利店的月销售额