前言构建多元线性回归模型时，如果能够充分的使用已有变量，或将其改造成另一种形式的可供使用的变量，将在一定程度上提高模型精度及其泛化能力。因为数据集中的名义变量(或叫类别变量)是无法直接使用的，所以虚拟变量(又叫哑元变量)的设置便是非常经典且必须掌握的一步，原理简单，实现优雅，效果拔群。原理趣析至于虚拟变量的官方解释和值得参考的短小精悍的论文集和虚拟变量的深度应用及拓展，笔者都已经打包放在了后台，文
Covariance/Correlation/Variogram简单介绍与区分1.0 Variance方差
定义： 方差是对变异性的一种度量。它的计算方法是取均值的平方偏差的平均值。意义： 表示数据集的扩散程度。数据越分散，方差与均值的关系就越大（方差越大）。公式： （1）总体方差： （2）样本方差 总体方差和样本方差为什么不一样：1.1 standard deviation标准差
定义： 标准偏
关于期望、方差、协方差、协方差矩阵的定义和计算：?期望是线性的。方差（variance）衡量的是对数据x依据它的概率分布采样时，随机变量x的函数值会呈现多大的差异。方差的平方根为标准差（standard deviation）。协方差（covariance）在某种意义上给出了两个变量线性相关性的强度。以下部分内容参考链接：?普通的伯努利分布和二项分布首先，假设我们扔了一个不均匀的硬币，也就是说，一个
一、方差分析1.1 主题因子、水平、单因素方差分析、双因素方差分析、协方差分析二、 基本概念方差分析： 通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。因素/因子： 所要检验的对象称为因素或因子。水平/处理： 因素的不同表现称为水平或处理。观测值： 在每个因子水平下得到的样本数据称为观测值。三、 单因素方差分析1.1 概念单因素方差分析： 是用来研究一个控制变量的不同水
多重共线性是使用线性回归算法时经常要面对的一个问题。在其他算法中，例如决策树和贝叶斯，前者的建模过程是逐步递进，每次拆分只有一个变量参与，这种建模机制含有抗多重共线性干扰的功能；后者干脆假定变量之间是相互独立的，因此从表面上看，也没有多重共线性的问题。但是对于回归算法，不论是一般回归，逻辑回归，或存活分析，都要同时考虑多个预测因子，因此多重共线性是不可避免需要面对的，在很多时候，多重共线性是一个普
目录1、数学期望（均值）2、方差 D(X) 或 Var(X)3、协方差 Cov(X,Y)4、相关系数 ρ5、协方差矩阵一句话概括：期望反映了平均水平，方差反映了数据波动程度，协方差反映了两个随机变量间的相关性（有量纲），相关系数反映了两个随机变量间无量纲的相关性。1、数学期望（均值）对随机变量及其概率的加权平均：这里说的期望也就是均值，在统计学中大多数情况下是以样本来代替整体，因此样本的
前言探索性数据分析、数据清洗与预处理和多元线性回归模型构建完毕后，为提升模型精度及其稳健性，还需进行许多操作。方差膨胀因子便是非常经典的一步，原理简单，实现优雅，效果拔群。 原理趣析 多重线性回归模型的主要假设之一是我们的预测变量(自变量)彼此不相关。我们希望预测变量与反应变量(因变量)相关，而不是彼此之间具有相关性。如言情剧中的 A 喜欢B，B 却喜欢 C，结果发现 C 其实喜欢 A；而
在实际研究中，确定方差膨胀因子（VIF）的阈值没有固定的规则，而是根据具体的研究背景、数据特性和模型要求来决定。以下是一些因素，研究人员可能会根据这些因素来设定VIF的阈值：1. 研究领域和惯例不同的学科领域可能有不同的共线性容忍标准。例如，在社会科学领域，由于数据往往较为复杂且变量间关联密切，较高的VIF（如10）可能被接受。而在一些需要高精度预测的技术和科学领域，可能更倾向于使用更低的VIF阈
# 方差膨胀因子 (VIF) 在 Python 中的实现
方差膨胀因子（Variance Inflation Factor, VIF）是多重共线性分析中一个重要的工具，它可以帮助我们检测模型中自变量之间的多重相关性。当 VIF 值较高时，表明该自变量与其他自变量有较强的线性关系，从而影响模型的估计性能。在本文中，我们将介绍如何在 Python 中计算 VIF 值，并通过实例展示其应用。
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第十章 10.1这章会讲什么？10.2 ANOVA背后理论10.2.1 膨胀的错误率：为什么不能直接用t检验比较三组间的差异？10.2.2 关于F值的解释10.2.3 作为回归的ANOVA10.2.4 F比率(F-ratio)的逻辑10.2.5 总平方和SST10.2.6 模型平方和SSM10.2.7 残差平方和SSR10.2.8 均方根10.2.
一、数据降维技术
主要有三种：PCA（主成分分析法）、FA（因子分析法）、ICA（独立成分分析法），应用最广范、最广为人知的就是PCA方法，这里主要分析PCA方法。
二、PCA
首先要知道的是PCA降维的原理和目的是什么？
原理：
最大化投影后数据的方差，表示为在某一维度的
偏误处理之三 共线性假定SLR.2 解释变量X是确定性变量，不是随机变量，且各解释变量之间无完全多重共线性(相关性)。某两个变量或者多个变量之间相关性太强，或某一个变量能被其他变量线性表示，则存在多重共线性问题。后果：完全共线性下(很少)参数估计量不存在(即某些系数无法估计出来结果)近似共线性下(常见)系数估计量方差很大，影响t检验、F检验可能导致系数经济含义不合理。检验：差膨胀因子VIF是否
# R语言分类变量检查方差膨胀因子
## 引言
在统计分析中，方差膨胀因子（Variance Inflation Factor，简称VIF）是用来衡量回归模型中自变量之间的多重共线性程度的指标。在回归分析中，自变量之间的高度相关性会造成模型的不稳定性和不准确性，因此需要进行多重共线性的检验和处理。本文将介绍如何使用R语言对分类变量进行方差膨胀因子的检查。
## 流程图
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十分经典，原理简单，实现优雅，效果拔群。
原创
2021-11-24 11:17:34
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当包含的因子（名义型或解释型因子）是解释变量时，我们关注的重点通常会从预测(建立回归模型)转向组别差异的分析，这种分析法称作方差分析（ANOVA）。ANOVA在各种实验和准实验设计的分析中都有广泛应用。用一个或多个定量变量来拟合和预测另一个定量变量，需要建立回归模型；当分类变量作为解释变量时，通常不会关注预测，而是关注分类变量带来的不同组间的差异，这时用方差分析。1、专业术语 例子：研究不同的治
在注意力机制文章Attention Is All You Need中，作者在计算dot-product attention时，引入了一个scaled因子，即 之所以引入scaled因子，是让数据符合0均值、方差1的分布。因为qkT内积操作后，数据期望为0、方差为dk，那么softmax梯度会消失。 接下来就开始解释原因。引入期望、方差的定义1、期望 期望计算的是样本的均值，描述一个随机变量的集中位
因子分析用Python做的一个典型例子一、实验目的采用合适的数据分析方法对下面的题进行解答二、实验要求采用因子分析方法，根据48位应聘者的15项指标得分，选出6名最优秀的应聘者。三、代码importpandas as pdimportnumpy as npimportmath as mathimportnumpy as npfrom numpy import *
from scipy.stats
根据上节什么是因子分析的表4回归分析结果求回归方程（方程1）。这里使用上节表4下方的“系数”值求解和学习预测和因子分析。方程1接下来，用回归方程进行预测。此处的数据（N0.336-340）不用于回归分析，而是专门用于预测与检验（表1）。表1预测No.336如下：No.336的预测值=265.95+0+20.91+0+58.04+10.94+（-3.37）*45+6.74*3+84.72*4.5≈6
要计算出权重要满足三个条件：1、因子 2、公式 3、系数这儿我主要谈论下计算权重的部分因子，我在这分个层级吧，便于大家理解，还是用数学试卷，选择题、填空题、应用题三个层级，这个题目得分值比重想必大家都知道。1、页面基础优化计算因子（类比选择题得分项）网页的基础优化，常规的大家都知道，这里是基础类嘛，我还是说一下：|| 常规是：TDK、关键词密度、页面标签(h标签、alt标签、meta标签、nf标签
理论依据【基本思想】1.多因素方差分析的基本思想方差分析中当涉及两个或两个以上的分类型自变量时，则需要进行多因素方差分析。进行多因素方差分析时，要首先确定因变量和若干个自变量，其次分析数值型因变量的方差，最后分别比较因变量总离差平方和各部分所占比例，进而推断自变量以及自变量的交互作用是否给因变量带来了显著影响。多因素方差分析将因变量观测值的总变差分解为三个组成部分：自变量独立作用的影响，自变量交互
