1、查文献的极端重要性 不论在建立研究模型、选择自变量和因变量，还是在解释模型的时候，只有通过查阅文献，才能建立理论支撑（theoreticalsupport）。2、关于Samplesize 小的样本（不足20个），只能做一元线性回归。 非常大的样本（1，000个以上），会使得显著性检验过度敏感（overlysensitive），这
转载
2024-04-27 09:12:25
222阅读
实验简介：教育经费的支出不仅反映一个地区对于教育的重视程度，同时也很大程度上决定了该地区教育水平及事业未来的发展情况。 本实验通过多元线性回归分析，探究究竟哪些因素是地方财政教育支出(y)的影响因素，并做出预测。现有地区生产总值(x1)、年末常住人口(x2)、居民人均教育文化娱乐消费(x3)、居民教育消费价格指数(x4)、教育支出在地方财政支出中的比重(x5)这5个变量作为被选变量。 同时借此实验
转载
2024-04-26 22:25:51
2025阅读
小墨&晓末: 个人介绍: 研一｜统计学｜干货分享 擅长Python、Matlab、R等主流编程软件 累计十余项国家级比赛奖项，参与研究经费10w、40w级横向 文章目录1 数据背景2 理论模型3 粮食产量关系线性图4 模型求解5 多重共线性检验6 模型修正7拟合效果及预测效果7.1 拟合效果7.2 预测效果 熟悉eviews基本操作,利用eviews
线性代数基本知识编程演示准备数据波士顿房价预测数据集下载建立模型多元线性回归模型 Y = x 1 x w 1 + x 2 x w 2 + … + x 12 x w 12 + b训练模型进行预测%matplotlib notebook
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import
转载
2024-06-30 13:03:58
61阅读
数据集数据集如图：（面积，卧室数，价格），来自机器学习吴恩达的课后作业 预测价格数据集下载：链接: https://pan.baidu.com/s/1MzUq1jPVlic5kkTGsXY87Q?pwd=hdkk 提取码: hdkk –来自百度网盘超级会员v4的分享代码思路1、模型思想当样本有多个属性描述时，我们采用多元线性回归模型，使得模型预测值，与真实标记之间的差距尽可能小。代码中如图：即，给
转载
2024-08-23 11:45:28
83阅读
摘要工资总额分配是与企业人力资源战略紧密联系的管理要素。企业的工资总额对一个企业的未来发展至关重要，本文以2018年26个省市分公司年运营的统计数据作为研究对象，在合理假设的基础上，综合考虑国企对各省市分公司工资分配的影响因素，通过建立合理的模型；对公司工资分配问题进行了分析。
针对问题一，题目给出的附件一可以看出，影响各省份的分公司年运营因素主要有：地区差异、收入与成本规模、收益三大项。可再细分
一.前提条件①线性关系，自变量和因变量之间应该是线性相关的。 ②独立性，自变量应该是独立的，即一个自变量的变化不应该明显影响其他自变量。 ③同方差性，残差应该在各个自变量取值范围内具有相同的方差，即误差项的方差应该是恒定的。 ④正态性，残差（观测值与模型预测值的差异）应该近似服从正态分布。这可以通过残差的直方图或Q-Q图进行检查。二.模型使用方法和代码样例SPSSPRO演示 ①首先获取了某东南沿海
转载
2024-07-20 21:55:11
83阅读
一.前言“garbage in garbage out”（简称GIGO），是计算机术语常用的俚语，意思是如果你输入错误的数据，那么（计算机）输出的结果也是错误的。这个结论在机器学习领域也成立。多元线性回归属于监督机器学习算法，通过已知数据训练得到模型或决策函数。应用此算法时，不能盲目地套用算法，必须对数据的有效性、正确性、假设合理性进行验证，如果发现数据本身不正确，理解偏差数据、缺少数据的预处理（
转载
2024-06-17 20:09:28
224阅读
一、根据波士顿房价信息进行预测，多元线性回归+特征数据归一化#读取数据
%matplotlib notebook
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
转载
2024-04-09 10:09:04
196阅读
使用说明刚接触计量经济学和Eviews软件不久，并且本着能用就行的原则，只对软件的操作和模型的结果分析进行说明，并不太在意具体的方法和具体的数学原理。以下内容大多为在网上学习相关操作，按照自己的理解进行操作和分析，仅仅代现阶段个人看法，并不保证一定正确，如有错误欢迎指正！以某次多元线性回归为例介绍多元线性回归模型常见的检验方法，其中Farming为被解释变量，其他的所有变量为解释变量。此处要求进行
转载
2023-09-25 16:33:11
299阅读
在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。方程公式：Y= a + b1X1 + b2X2 + … + bkXk 简介多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数
转载
2024-05-14 10:14:26
121阅读
1、单变量线性回归预测模型数据操作data（:,1）返回数据第一列length (a)返回对象a的长度。空对象的长度为0，标量为1，矢量元素的数量。 对于矩阵或N维对象，长度是沿最大维度的元素数量（等于max（size（a）））zero系统函数linspace (start, end, n)在开始和结束之间返回具有n个线性间隔元素的行向量。如果元素的数量大于1，那么端点的开始和结束总是包含在范围内
转载
2024-04-22 08:00:59
122阅读
# Python 多元线性回归预测模型
多元线性回归是统计学中一种常用的回归分析方法，广泛应用于数据分析和预测领域。相比于简单线性回归，多元线性回归不仅考虑自变量的一个维度，而是可以考虑多个自变量对因变量的影响。本文将通过Python中的`scikit-learn`库来实现一个多元线性回归预测模型。
## 什么是多元线性回归？
多元线性回归模型用于描述自变量与因变量之间的关系。一个标准的多元
原创
2024-09-01 04:09:23
150阅读
多元线性回归改进 – 潘登同学的Machine Learning笔记 文章目录多元线性回归改进 -- 潘登同学的Machine Learning笔记(简单回顾)多元线性回归模型归一化normalization归一化的方法来个小例子试一试？正则化regularization正则项Lasso回归 和 Ridge岭回归L1稀疏L2平滑L1稀疏的应用--特征选择Lasso与Ridge例子L1和L2正则项同
前言 本文重在以清晰明了的方式展示利用多元线性回归模型实现预测功能的基本流程。其中包含的知识点如下
变量探索数据读入异常值处理类别变量数值分布情况变量关系探索方差分析style 和 neighborhood 与房价 price 是否有关联可以使用方差分析 插播一条样本量和置信水平 α_level 的注意点(置信水平 α 的选择经验)
样本量α-level≤ 10010
转载
2024-05-09 09:21:56
48阅读
目录一、多元线性回归说明二、EXCEL进行多元线性回归1）数据清洗（对excel文件进行清洗）2）excel多元线性回归三、Sklearn库多元线性回归1）数据不进行清理2）数据清洗四、总结五、参考资料 一、多元线性回归说明在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或
转载
2023-12-17 13:09:37
121阅读
答辩结束了，把论文里有用的东西摘出来。多元线性回归多元线性回归模型： 其中 y 为要预测的变量，x 为影响 y 值的变量，b 为回归系数，计算方式为： 计算结果为一个矩阵，分别对应b0，b1，b2，b3。实例对猪肉价格进行预测，即猪肉价格作为 y，选择猪肉价格指数，生猪屠宰量，猪粮比作为相关变量，分别为x1，x2，x3。数据收集 收集了从2020年5月至2022年2月的相关数据，其中price为猪
转载
2023-06-09 14:28:39
349阅读
本文使用的数据集记录了 1236 名新生婴儿的体重（查看文末了解数据获取方式），以及他们母亲的其他协变量。本研究的目的是测量吸烟对新生儿体重的影响。研究人员需要通过控制其他协变量（例如母亲的体重和身高）来隔离其影响。这可以通过使用多元回归模型来完成，例如，通过考虑权重 Y_i 可以建模为str(babis)数据集的描述如下：bwt 是因变量，新生儿体重以盎司为单位
转载
2024-06-06 22:52:41
27阅读
第三章主要利用weka 做了几个简单的demo，我会按照书上的介绍，尽可能实践一遍。首先贴一下我用的weka的maven坐标：<dependency>
<groupId>nz.ac.waikato.cms.weka</groupId>
<artifactId>weka-dev</artifactId>
<versi
转载
2024-11-01 11:43:41
221阅读
一、要点1、多元线性回归模型2、古典假定3、修正的可决系数二、多元线性回归模型及古典假定(一)多元线性回归模型(二)多元线性回归模型的矩阵形式Y=Xβ+u(三)多元线性回归模型的古典假定1、随机误差项的零均值假设2、随机误差项的同方差假设3、随机误差项无自相关4、随机误差项m与解释变量X之间不相关5、无多重共线性6、随机误差项服从正态分布三、多元线性回归模型的估计 (一)多元线性回归模型参数的
转载
2023-11-13 08:54:41
110阅读
