前言最近正在学习微信小程序开发，也是与两个同学一起合作着手仿做得物APP微信小程序。这里主要分享一下我的学习过程及踩过的一些坑，希望对您有所帮助。 006.gif
开发准备微信开发者工具VScode代码编辑器得物APP微信小程序有赞vant组件库[1]阿里巴巴矢量图标库[2]markman[3]（取色量距）总体架构该项目基于小程序云开发，使用的模板是云开发快速启动模板[4]由于是个全栈
多元回归中常见的变量选择方法及其在R中实现 多元回归中，有时预测变量太多，需要想办法减少预测变量的数量。
一般来讲，减少预测变量的数量可能有两个并不冲突的原因：
(
1
)寻求简约的模型，利于对变量间关系的解读；
(
2
)预测变量过多时会导致模型混乱，例如有些预测变量之间可能存在较强的线性相关，即共线性问题，可能会造成回归系数不稳定。
这一次的博客其实是接着上一次的，即对上一次博客的补充首先，我们从缩减说起：缩减方法XTX奇异，从而限制了LR和LWLR的应用。这时需要考虑使用缩减法。 缩减法，可以理解为对回归系数的大小施加约束后的LR，也可以看作是对一个模型增加偏差（模型预测值与数据之间的差异）的同时减少方差（模型之间的差异）。 一种缩减法是岭回归（L2），另一种是lasso法（L1），但由于计算复杂，一般用效果差不多但
我们在用IBM SPSS进行数据分析的时候，经常会遇见这样一种情形，想把不符合自己分析要求的数据全部筛掉。我们把这些要筛掉的数据叫作无效数据，无效数据不筛选掉不但会降低分析的效率，而且会影响最终结果的准确性。要想提高准确性就要从低价值密度的数据中筛去我们用不到的数据，留下我们需要的数据，然后在此基础上进行数学加工，最终得出想要的结果。在此过程中我们不可能一条一条地将数据筛掉，这样做时间和精力都不允
文章目录1. 用 scipy 包2. 用 statsmodels 包3. 用 sklearn 包 使用 python 做线性回归分析有好几种方式，常要的是 scipy 包，statsmodels 包，以及 sklearn 包。但是， 这些包目前都不能处理共线性，即自动剔除部分共线性的变量，需要自己去编函数，这一点不如 spss 或 r 语言。 个人感觉 python 做线性回归最好的包是 st
# Python逐步回归筛选变量实现方法
## 步骤概述
下面是实现"Python逐步回归筛选变量"的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----|----------------------------|
| 1 | 导入相关库 |
| 2 | 读取数据
文章目录引言1.最优子集法2.向前逐步选择3.向后逐步选择4.双向挑选 引言，在python中没有找到直接计算AIC,BIC的包，自定义也很复杂，这里使用1.最优子集法(i) 记不含任何特征的模型为 ?0 ，计算这个 ?0 的测试误差。 (ii) 在 ?0 基础上增加一个变量，计算p个模型的RSS，选择RSS最小的模型记作 ?1 ，并计算该模型 ?1 的测试误差。 (iii) 再增加变量，计算p-
# 教你如何实现Python双向逐步回归筛选变量
## 1. 流程概述
在实现Python双向逐步回归筛选变量的过程中，我们可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|--------------------------|
| 1 | 初始化模型 |
| 2 | 向前选择变量
1、逐步回归法，班级：研1614，学生：秦培歌，认为社会学家犯罪和收入低，与失业和人口规模有关，20个城市的犯罪率(每10万人的犯罪人数)和年收入在5000美元以下的家庭的百分比1，失业率2和人口总数3 (千人)。 在(1)13中最多只择不开2个变量时，最好的模型是什么？ (2)包含三个参数的模型比上面的模型好吗？ 决定最终模型。 分析：为了获得更直观的认识，可以创建犯罪率y和年收入在5000美元
前言我在本科的时候接触过用LASSO筛选变量的方法，但了解不多。这几天在公司实习，学习到特征选择，发现还有个LARS是经常和LASSO一起被提起的，于是我临时抱佛脚，大概了解了一下LARS的原理。在看文章的时候发现很多人提到Solution Path这样一个概念，起初很费解，后来看了Efron等人的"Least Angle Regression"论文，算是明白了一些。不过本人由于懒，原文后面数学证
用Python做逐步回归算法介绍数据情况案例数据代码结果 算法介绍逐步回归是一种线性回归模型自变量选择方法； 逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入回
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2023-08-10 13:37:23
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SPSS回归分析案例1.应用最小二乘法求经验回归方程1.1数据导入首先将数据导入SPSS如下： 1.2线性回归条件的验证我们需要验证线性回归的前提条件：线性（散点图，散点图矩阵）独立性正态性（回归分析的过程中可以检验）方差齐性（回归分析的过程中可以检验）1.2.1 散点图绘制打开图形->旧对话框->散点/点状 选择矩阵分布后将X,Y作为变量绘制散点图： 最终得到散点图： 可以看出X-Y
1、input: 输入数据
例：inpurt x y
1 4
2 3.5
3 7
end
2、by: 按照某一变量的取值来进行分析
例：by group，sort: regress Y x1 x2 //按照不同的组，对Y做回归分析
3、weight: 加权或者頻数
例：fw=頻数变量 //多用在四格表资料中或者未原资料
先谈一下个人对多元逐步回归的理解：多元逐步回归的最本质的核心是最小二乘原理，本方法中调用smf方法。# encoding: utf-8
"""
功能：多元逐步回归
描述：基于python实现多元逐步回归的功能
作者：CHEN_C_W （草木陈）
时间：2019年4月12日(星期五) 凌晨
地点：杭州
参考：
"""
import numpy as np
import pandas as pd
f
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2023-08-14 15:42:08
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一、Logistic回归与多元线性回归不同，logistic回归可以用来解决分类问题，其中二项Logistic回归通常可以解决是否购买、是否流失等二分类问题，而多项Logistic回归可以用于多分类的操作。本篇先介绍二项的logistic回归1.1为什么Logistic回归可以用来解决分类问题？回顾多元线性回归问题的经验，可以发现多元线性回归的目标是数值型变量，假定为y，y的取值范围是全体实数，即
- 用线性回归找到最佳拟合直线优点：结果易于理解，计算上不复杂。 缺点：对非线性的数据拟合不好。 适用数据类型：数值型和标称型数据。回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式 。- 回归的一般方法(1) 收集数据：采用任意方法收集数据。 (2) 准备数据：回归需要数值型数据，标称型数据将被转成二值型数据。 (3) 分析数据：绘出数据的可视化二维图将有助于对数据做
Source: Ashish Rajbhandari[1] → Cointegration or spurious regression?Stata连享会时间序列专题：Stata: VAR (向量自回归) 模型简介Stata: VAR - 模拟、估计和推断Stata：VAR-中的脉冲响应分析-(IRF)Stata: 单位根检验就这么轻松Stata: 协整还是伪回归?协
逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入回归方程，也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止。以保证最后所得到的解释变量集是最优的。本例的逐步回归则有所变
自回归移动平均模型（Autoregressive Moving Average Model, ARMA）是一种经典的时间序列预测模型，用于分析和预测时间序列数据的行为。ARMA模型结合了自回归（AR）模型和移动平均（MA）模型的特点，能够捕捉时间序列数据中的趋势和季节性变化。首先，我们来详细讲解一下自回归模型（AR模型）。自回归模型是基于过去时间步长的观测值来预测当前观测值的一种线性模型。在AR模
翻译链接：一共有以下七种： 1. Linear Regression线性回归 2. Logistic Regression逻辑回归 3. Polynomial Regression多项式回归 4. Stepwise Regression逐步回归 5. Ridge Regression岭回归 6. Lasso Regression套索回归 7. ElasticNet回归Stepwi
