最近看了下《量化研究与统计分析：SPSS(PASW)数据分析范例解析》，本来是想看调节变量这一节内容的，后来看到相关关系这一部分，本来觉得相关性应该没啥了，看了后还是加深了很多理解，有很多东西之前都没了解到，或者说没这么系统的总结，接下来主要是梳理下各种相关系数的概念，包括连续变量间、有序变量、分类变量等相对应的相关关系。由于懒，好多就直接拷贝书里的了，加上一些我的理解吧！1.净相关和部分相关 净
# 1、了解数据: # ## 1.1、简介 ## 数据类型的构成,如图数据分为定量数据和定性数据;而定量数据又分为离散变量和连续变量;定性数据分为定序变量和名义变量。 定序变量:是指该变量只是对某些特性的"多少"进行排序,但是哥哥等级之间的差别不确定 &
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2024-08-02 20:18:20
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1. Replace 直接替换例如根据学生测验成绩(0-100分)划分为A(>90)B(80-90)C(70-80)D(<70)四个阶段.2.map()替换类似replace()，没有指定全部映射关系会出现NaN3.LabelEncoding标签编码作用是为变量的n个唯一取值分配一个[0,n-1]之间的编码，将该变量转化成连续的数值型变量。LabelEncoding根据原各唯一取值的先
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2024-03-18 19:23:33
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JavaScript语法基础（一）一、变量1.变量的定义与赋值2.局部变量3.全局变量二、数据类型1.String2.number3.boolean4.object5.undefined6.null补充三、类型转换1.转换为数字（三种方式）2.转换为字符串（两种方式）3.转换为布尔值 一、变量1.变量的定义与赋值变量是用于存储信息的"容器"。 例如：用字母来保存值【age = 18】，这里的 a
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2024-01-12 06:37:42
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一、为什么使用定序回归： 定序变量介于连续变量和定类变量之间，是在测量层次上被分为相对次序的不同类别，但并不连续。 如果对定序变量使用多分类logit模型（MNL），那么会无视数据内在的排序从而导致排序信息的缺失，使得统计结果因为遗漏掉排序信息而丧失统计效率。如果采用OLS，那么就是将定序变
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2023-11-25 11:10:31
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全文共1279字，预计学习时长4分钟 有这么一个好用又前卫的机器学习模型，然而因其复杂性，它常常被人们所忽视，居于“小众行列”。它就是保序回归。 “保序”(Isotonic)源于希腊语词根iso和tonos。iso除了作为一种文档格式，还有平等之意。tonos意为延展。Isotonic一词可以指代从材料科学到物理学再到人文科学等领域的一系列事物。等延展回归(保序回归，Iso
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2024-08-24 09:56:46
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保序回归的数学定义保序回归，名字很形象，就是建立一种保证数据递增关系的回归函数。如下图所示，当X从0增加到100时，Y的变化是波动的，但总体是往上增加的，此时做一个直线拟合，就是一个保序回归。也可以采用isotonic回归，做成分段直线。保序回归在二分类模型中的作用我们做二分类模型时，模型通常会用model.predict_proba()这样的函数来得到预测概率。但是此时模型输出的概率并不直接等同
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2024-03-25 08:48:26
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了解大脑如何在自然环境中处理感觉信号是二十一世纪神经科学的关键目标之一。虽然脑成像和侵入性电生理学将在这一努力中发挥关键作用，但具有高时间分辨率的非侵入式宏观技术，如EEG和MEG也将发挥重要作用。但在确定如何最好地分析这种对复杂的、时变的和多变量的自然感觉刺激的神经反应方面仍存在挑战。应用系统识别技术将神经元放电活动与复杂的感觉刺激联系起来已经有很长的历史，这种技术现在越来越多地应用于EEG和M
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2024-01-01 08:08:06
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无论是生成模型还是判别模型，都可作为一种分类器（classification）来使用；1. 分类与回归（1）分类的目标变量是标称型数据（categorical data），0/1，yes/no（2）回归：连续型（numeric data），鲍鱼的年龄，玩具的售价对于分类问题，监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数，称为分类器（classifier）。分类器对新的输入进行输出的预测（pred
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2024-03-20 09:05:33
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数据读取情况library(readxl)data <- read_excel("录入数据.xlsx",sheet="Sheet4")str(data)is.na(data) # 判断是否存在缺失n <- sum(is.na(data)) # 输出缺失值个数print(n)绘制主要变量的统计情况——柱状图attitude <- table(data$ 对公民...
原创
2021-06-09 23:30:38
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# Python 定序回归：一种处理有序分类数据的模型
随着数据科学的发展，机器学习已经成为一项日益重要的技术，广泛应用于各个行业。在数据分析中，我们常常会遇到有序分类数据，例如评价系统中的评分（如1星到5星）、问卷调查中的满意度（如不满意到非常满意）等。针对这一类数据，传统的回归模型并不适用，因为它们无法处理因变量的顺序性。为了解决这一问题，定序回归（Ordinal Regression）应运
前言 这一章还是紧接上一章的内容，在上一章，我们详细地讨论了关于一个变量的线性回归问题，而在我们的实际问题中，一般都不止一个变量，就比如上一章讨论的预测房价问题，房价不仅只跟房子的大小有关，还跟它有几间房间，几层楼等等有关，所以我们需要涉及到的是多元变量的问题，在这一章，我讲详细地给大家介绍多元变量地线性回归问题。 最后还是那句话，如果内容有什么错误
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2024-06-14 08:14:46
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【Linear Regression with One Variable】1. 单变量线性回归模型单变量线性回归是通过给出的样本变量与输出，预测一个变量的对应输出，属于监督学习。单变量与预测输出之间的函数关系的一般化定义如下：我们可以看出，对于不同的和对，会有不同的预测输出。 例如给定样本如下： 我们随意猜测=2，=2，那么则有 当x=1时，预测输出为2+2*1=4，与真实输出之间的误差为3。
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2024-05-10 18:27:58
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分布滞后与自回归模型文章目录分布滞后与自回归模型@[toc]1 滞后效应与滞后变量模型1.1 什么是滞后效应1.2 滞后效应产生的原因1.3 滞后变量模型1.31 分布滞后模型1.32 自回归模型2 分布滞后模型的估计2.1 分布滞后模型估计的问题2.2 经验加权估计法2.3 阿尔蒙法3 自回归模型构建3.1 库伊克（Koyck）模型3.2 自适应预期模型3.3 局部调整模型4 自回归模型的估计4
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2023-12-10 14:40:57
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数学名词离散化和面元划分 ：就是分组，进行相应的计算
对于数据进行离散化和面元划分的前提条件是：连续变化的数据
例如下面是一组人的年龄数据，现在要按照年龄划分为不同年龄的4组（即把数据拆分为4个面元），
分别为“18到25”、“25到35”、“35到60”及“60以上。为了实现分组，需要使用pandas的cut函数：
pandas返回的是一个特殊的Categorical对象。你可以将其看作一组表
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2024-06-02 18:18:35
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# 在线性回归模型中使用矩阵作为响应变量的指南
在机器学习和统计学中，线性回归是一种非常基础且重要的回归分析方法。它通过构建一个线性方程来预测响应变量的值。本文将教你如何在R语言中使用矩阵作为响应变量来实施线性回归模型。
### 流程概览
下表展示了实现线性回归模型的主要步骤：
| 步骤 | 说明 |
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单变量线性回归思路代码 题目：您将使用一个变量实现线性回归来预测食品车的利润。假设你是一家特许经营餐厅的首席执行官，并且正在考虑在不同的城市开设一家新的门店。该连锁店已经在各个城市都有了卡车，你也有了来自城市的利润和人口数据。您希望使用这些数据来帮助您选择下一个要扩展到哪个城市。 思路①已知单变量线性回归的假设函数为： ②为了衡量该函数的好坏，我们会引进一个代价函数，来评估函数的预测与真实值之间
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2024-04-26 05:56:34
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以下是在知乎上看到的比较好的介绍工具变量法结果解读的文章，学习如下： 用IV做2SLS回归时，需要对IV进行三个方面的检验： 1.不可识别检验，也就是IV的个数是否少于内生解释变量的个数，使用的统计量是Anderson LM 统计量/Kleibergen-Paap rk LM统计量。这里p值小于0.01说明在 1%水平上显著拒 绝“工具变量识别不足”的原假设，也就是要求p值不能大于0.1。加ro
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2023-11-28 15:06:04
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简介传统的线性回归模型预测的因变量取值范围为任意实数，在实际应用中我们常常需要对非连续型数据建模，其中一类的典型的数据即是定序数据ordinal data。一般我们以没有数值意义但是有顺序意义的数据统称为定序数据。最常见的例子就是问卷调查给出的选项：非常满意、满意、一般、不满意、非常不满意就是一类定序数据。定序变量介于连续变量和定类变量之间，是在测量层次上被分为相对次序的不同类别、但并不连续。使用
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2023-11-27 03:05:25
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统计计量丨常见统计检验的本质都是线性模型(或：如何教统计学)Python版(上)6、三个或多个均值方差分析 ANOVA 是只有类别型⾃变量的线性模型，它们可以简单地扩展上述模型，并重度依赖虚拟变量。如果你还没准备好，⼀定要去阅读虚拟变量⼀节。6.1 单因素方差分析和 Kruskal-Wallis 检验6.1.1 理论：作为线性模型 模型：每组⼀个均值来预测
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2024-08-29 10:50:58
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