在统计学中，总体率的估计包含了点估计和区间估计两种方法，点估计直接使用样本率来估计总体率，没有考虑抽样误差，而区间估计则按照一定的可信度，估计总体率的可能范围，这就是总体率的置信区间。今天我们要使用IBM SPSS Statistic这款统计软件，来估计总体率95%的置信区间，同学们一起来跟着学习一下吧！一、演示数据我们录入两组统计数据，用于估计测试人员总体龋齿患病率的95%置信区间。第一组的发生
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2023-11-13 16:38:14
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为研究某地区房地产市场的价格与相关影响因素之间的关系，现从该地区采集了 20 份样本，数据如下表，请给出销售价格与相关影响因素之间的函数表达式，并从统计学角度分析这些因素之间的关系，最后预测 X 小区的平均销售价格？（该小区的地产估价为 970，房产估价为 3680，使用面积为 19836）表 2 某地区房地市场调查结果销售价格地产估价房产估价使用面积68905964
最近在看几个数据分析平台的数据，基本上都有DAU/MAU这个指标，这个指标很早之前就在社交游戏平台得以广泛使用，对于这个指标的一些解析，以前有写过，今天换个角度，通过比率分析来具体的分析一下这个DAU/MAU。或许从中你会得到一些其他的信息。DAU/MAU的传统分析与局限性首先，我们来看一下这个图：此图总结的是2011年12月25日到2012年9月19日的DAU/MAU的比值曲线图，可以看到初期的
简介世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病。心血管疾病的早期预后可以帮助决定改变高危患者的生活方式，从而减少并发症。本研究旨在查明心脏病最相关/风险因素，并使用机器学习预测总体风险。数据准备 来源该数据集（查看文末了解数据获取方式）来自对居民正在进行的心血管研究。分类目标是预测患者未来是否有 10 年患冠心病 (CHD)
在介绍如何使用逻辑回归进行分类时，我们首先需要大概了解下什么是回归，什么是逻辑回归。回归分析(Regression Analysis)在统计学中，回归分析(regression analysis)是一个用于估算变量之间关系的统计学过程。回归分析关注的焦点是在一个因变量(dependent variable)和一个或多个自变量(independent variable)之间的关系。更明确的说法就是，
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2024-02-19 22:58:42
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注： 在模型拟合中，极大似然函数的本质就是让我们用来拟合数据的模型与每一个数据点的更为相符，这就要求偏差的大小应该是基本一致，或者说符合正态分布，那么偏差大小基本一致与不一致怎么区别呢？这里我们用偏差出现的概率相乘的大小来表示。因为概率大小都在0到1之间并符合期望为x的正态分布，两个偏差值越接近中心期望x，乘积越大。极大似然函数就是用来表示这一关系的，当然在这里联乘的形式可以取对数改
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2024-05-15 11:57:55
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文章目录一. 线性回归概述二. 线性回归的数学2.1 线性回归数学表达式2.2 误差2.2.1 误差的公式2.2.2 似然函数2.2.3 评估方法三. 求解最小二乘法3.1 矩阵式求解3.2 梯度下降法(GD)3.2.1 为什么要使用梯度下降3.2.2 梯度概念3.2.3 梯度下降法实验3.2.4 参数更新参考： 一. 线性回归概述有监督分两类:回归 得到一个预测值，银行能借给你多少钱分类 得到
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2024-04-28 22:51:50
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序言在现有的统计教科书中，一般都有logistic回归模型的内容。然而，在这些教科书中，logistic回归往往不是作为中心内容，缺乏关于这种方法的详尽讨论。有关专著在国外很少，国内尚无。国外的一些专著中对于logistic回归模型的实际应用，特别是结合统计软件运行模型并对模型结果进行解释方面较为欠缺。本书的主要目的是提供对于logistic回归模型的深入专题介绍，专注于这一方法本身的讨论，以及模
分布的类型：卡方分布、t分布、F分布……分布的参数估计：根据样本估计总体分布的参数（均值，方差……）点估计：均值、方差……区间估计：在要求的置信区间下估计其他参数的区间。1. 分布估计对数据整体分布规律的估计，从大体上确定分布的趋势和规律。 （1） 总体分布：利用样本信息推断总体分布规律。 （2） 统计量的分布（抽样分布）：由样本确定的诸如样本均值、样本方差等随机变量。三种源于正态分布的抽样分布：
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2024-06-13 10:29:17
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戴明回归使用正交回归（也叫 Deming 回归）可以确定两种仪器或两种方法能否提供相似的测量结果。正交回归检查两个连续变量（一个响应变量 (Y) 和一个预测变量 (X)）之间的线性关系。与简单线性回归（最小二乘回归）不同，正交回归中的响应和预测变量均包含测量误差。在简单回归中，只有响应变量包含测量误差。当这两个变量包含测量误差时，如果您使用简单回归确定可比较性，则结果取决于计算过程假设
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2024-08-01 13:25:46
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经验分布:是指实际的样本服从分布，观测到的样本数据的相对频率分布称为经验分布。抽样分布:指样本统计量（样本均值，样本的方差，样本的标准差）所服从的分布。置信区间:指样本统计量所构造的总体参数的估计区间，理论分布:指总体所服从的分布，可以有一个解析表达式，该表达式一般是具有特定参数的概率分布函数。1.这里以本章数据文件“Employee,Data.sav”为例来展示“当前薪金”这一变量均值的95%置
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2023-10-14 16:18:33
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01. 用理论或逻辑表述提出研究选题在进入模型之前，这是提出问题的部分，即告诉读者为什么要研究这个问题。比如，认为现有的理论不能解释某一现象，或者要澄清对某一问题的认识，又或者是质疑现有理论等等。在这一步，就是要让读者相信你的问题“要么重要，要么有趣，要么两者都有”。例如，环保政策是否会带来环境的改善，汇率变更如何影响进出口贸易等等。对该问题的描述可以通过经济理论的表述进行分析，也可以依据经济现象
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2024-08-19 19:32:01
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展示各类回归模型的回归线绘制方法，包括通用绘制方法以及 ggplot2 提供的一些回归线简单绘制方法：线性回归多项式回归 loess（局部加权）回归分段线性回归样条回归稳健回归分位数回归 library(ggplot2)
library(MASS)
library(splines) 示例数据使用 R 自带的 mtcars 汽车数据集，研究 mpg 与 wt 这两个连续变量的关系 print(
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2024-04-24 12:56:59
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最近我们被客户要求撰写关于Bootstrap的研究报告，包括一些图形和统计输出。相关视频：什么是Bootstrap自抽样及应用R语言线性回归预测置信区间实例
什么是Bootstrap自抽样及R语言Bootstrap线性回归预测置信区间 ，时长05:38我们知道参数的置信区间的计算，这些都服从一定的分布(t分布、正态分布），因此在标准误前乘以相应的t分值或Z分值。但如果我们找不到合适的分布时，
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2024-03-19 08:53:28
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1. 区间估计参数估计：用样本统计量来估计总体参数，包括点值估计和区间估计点值估计：直接用样本统计量作为总体参数的估计值，这种方法简单方便，但是没有考虑抽样误差区间估计：利用样本统计量，考虑抽样误差的大小，在一定的可信度1-α下估计总体参数所在的区间范围，得到的区间称为总体参数的置信区间，较小者称为置信下限，较大者称为置信上限，α一般取0.05或0.01置信区间的含义总体均数的95%置信
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2024-01-27 20:23:37
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前面已经知道了用点估计量来估计总体的均值、方差或一定比例的精确值 ：是根据样本数据有可能做出的最好的猜测。现介绍另一种估计总体统计量的方法——一种考虑了不确定性的方法。：是根据样本求出总统统计量的一个有高可信度的数值范围。为什么要用置信区间在利用点估计量求出总体的主要统计量时，就算我们取到了无偏估计量，但是我们在取其他样本来做分析时也不会是该估计量，这就会对我们的分析做出错误的引导，而且现实生活中
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2024-04-01 16:10:20
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一、波士顿房价预测 波士顿房价数据集包括
506
个样本，每个样本包括
12个特征变量
和该地区的
平均房价
房价（单价）显然和多个特征变量相关，不是单变量线性回归（
一元线性回归
）问题选择多个特征变量来建立线性方程，这就是多变量线性回归（
多元线性回归
）问题
本数据集包含与波士顿房价相关的多个因素：
CRIM ：城镇人均犯罪率
ZN ：住
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2024-04-22 12:40:09
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本文介绍linear regression的相关知识，作为监督学习中的一个重要的方法和手段，其重要性不言而喻。其实线性回归的应用十分简单，就是在一组数样本(x,y)中发现一定规律，用来对新的xi预测新的yi。就比如下图有这样一组数据：然后我们根据已知的这些数据，通过线性回归进行学习，得到这样的一条直线就可以根据新的房屋面积预测价格了。当然实际要复杂很多，也可能不是一条直线，甚至不在二维空间，这里只
Q1. 在回归模型中，下列哪一项在权衡欠拟合（under-fitting）和过拟合（over-fitting）中影响最大？A. 多项式阶数B. 更新权重 w 时，使用的是矩阵求逆还是梯度下降C. 使用常数项答案：A解析：选择合适的多项式阶数非常重要。如果阶数过大，模型就会更加复杂，容易发生过拟合；如果阶数较小，模型就会过于简单，容易发生欠拟合。如果有对过拟合和欠拟合概念不清楚的，见下图所示：Q2.
在这篇文章中，我们将深入探索如何使用 Python 实现线性回归模型，并计算其预测的置信区间。这一过程对于建立可靠的预测模型至关重要，因为置信区间能让我们了解预测值的不确定性。
## 背景定位
在数据科学和机器学习领域，线性回归是一种广泛使用的统计技术。它用于建立自变量和因变量之间的线性关系。然而，仅仅得出预测值往往不足以支撑决策，尤其是在面对风险和不确定性时。因此，计算预测的置信区间变得非常
