（1）特殊控制图的基本原理（2）适用于非正太分布数据控制图（3）适用于多品种情况的回归控制图 本节针对“不满足同一分布”的“多品种”的情况，介绍一种称为“回归控制图”的特殊控制图技术。 1. 回归控制图原理针对“多品种”情况，可以采用“回归”技术，对服从不同正太分布的数据进行“预处理”，使不同批次的数据“回归”到满足“同一个分布”的条件，然后
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2024-01-25 18:26:43
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需求目前还没有在R里面发现可以直接生成金融学论文常见的表格样式的包，例如下图所示的Liu et al.（2019）的Table 2做的Fama-MacBeth回归结果，每一列分别代表因变量和不同自变量回归的结果，可以把不同的回归模型放在同一个表格里面进行比较，同时每一个参数下方的括号汇报了（经调整的）t统计量，最下面一行汇报了模型的一些参数。 为了日常写论文时对比分析模型的方便，写了一
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2024-03-14 06:51:57
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当有许多可能的预测变量时，我们需要一些策略来选择用于回归模型的最佳预测变量。1 不推荐的方法 不推荐的一种常见方法是针对特定预测变量绘制预测结果和预测变量之间的关系图，如果没有明显的关系，则从模型中删除该预测变量。 &nbs
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2024-05-07 11:40:59
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问题1: 我想利用固定效应面板数据模型研究X对Y的影响，我在模型中加入了控制变量Z1,Z2,Z3,Z4,Z5,Z6等，但是我所列举的控制变量回归系数显著性不是很好？比如，当我撤掉Z6时，Z5的系数变得显著了。但是，我是否应该撤掉Z6呢？按照理论是可以保留Z6的，但是要是为了凑显著性，我可能会选择把Z6撤掉，这些控制变量的显著性是否重要呢，是否可以撤掉？因为无论怎么撤控制变量，X的显著性都没变。我猜
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2024-05-24 18:42:08
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文章目录前言一、符号定义二、代价函数三、梯度下降算法四、Matlab算法实现五、结语 前言上一章我们学习了机器学习的应用领域、定义以及算法的分类，这一章来学习最简单的一个机器学习算法——单变量线性回归算法，它是一种监督学习的算法，而且输出值是连续变化的值，因此是一种“回归”算法。一、符号定义我们通过吴老师课堂上给出的练习题中的例子来学习单变量线性回归算法。 在进行监督学习算法的时候，我们首先
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2024-09-26 09:51:50
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方法1 统计逻辑：统计一个loginname的所有去重的通讯录数C,统计这个Loginname对应的每个设备对应的通讯录c1,c2,c3…cn; X=(c1/c+c2/c+c3/c+….cn/c)/n=(c1+c2+…cn)/(c*n)数据表现如下： 将3个以上设备计算出来的结果关联上黑名单库，在8092个loginname中,有
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2024-03-27 22:29:02
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文章目录回归（regression）回归的分类损失函数应用 回归（regression）回归是监督学习的另一个重要问题。回归用于预测输入变量（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量的值随之发生的变化。回归模型是表示从输入变量到输出变量之间映射的函数。回归问题的学习等价于函数拟合：选择一条函数曲线使其很好地拟合已知数据且很好地预测未知数 据。回归问题分为学
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2024-03-22 16:54:01
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回归(Regression) 回归是一种数学模型，主要用于分析因变量与自变量之间的函数关系，如果因变量和自变量之间的关系是线性关系，那么该回归就是线性回归。在机器学习领域，回归的主要功能是预测，即通过使用在已知的数据集上训练并总结出来的因变量与自变量之间的函数规律，对未知的或没有统计到的数据进行预测推断。主要应用场景在：股市预
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2024-06-12 23:06:37
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一元线性回归一、回归分析二、一元线性回归模型三、
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2024-03-15 10:54:03
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简介回归是监督学习的一个重要问题，回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量的值也随之发生变化。回归模型正是表示从输入变量到输出变量之间映射的函数
回归的目的是预测数组型的目标值。
线性回归：根据已知的数据集，通过梯度下降的方法来训练线性回归模型的参数w，从而用线性回归模型来预测数据的未知的类别。形式化定义假设函数（hypotheses
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2024-05-14 21:57:27
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不用太关心控制变量，即使符号不合预期也没太大关系，真的！ [source]: Hünermund P, Louw B. On the Nuisance of Control Variables in Regression Analysis[J]. arXiv preprint arXiv:2005.10314, 2020. -Link-目录 1. 引言2. 控制变量的结构性解释3. 对实证研
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2024-03-07 19:16:15
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1. 合成控制法合成控制法最开始是经济学家用来研究评估某个政策实施在某国家或地区的效果，原理即是反事实框架，假想该地区没有受政策干预会怎样，并与事实上受到干预的结果做对比。二者之差即为“处理效应”。这里D为干预变量，X为解释变量，Y为被解释变量。因此合成控制法需要估计处理效应ATT: 那么如何求解未受政策干预的结果呢？常用的解决方法就是寻找适当的控制组，即从其他相似的地区来组合
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2024-04-11 14:16:17
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1. 引言 对于回归问题，我们知道可以通过回归模型进行拟合，并挖掘各个特征变量对模板变量的影响机制，但是，对于分类问题，由于目标变量是离散型变量，因此，不能直接应用回归模型进行解决，这时，可以使用Logistic回归模型进行解决。2. Logistic回归模型介绍2.1 Logistic回归模型的介绍是连续随机变量，服从Logistic分布是指具有下列分布函数和密度函数：其中，为位置参数，为
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2024-03-09 12:46:11
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一元线性回归模型对于线性地理解回归系数地解释 从图中可以看出，由于多加入了一个变量导致前面的系数变化很大，而这是由内生性导致的。内生性包含了多有与相关，但未添加到回归模型中的变量,而如果这些变量和我们已经添加的自变量相关，则存在内生性核心解释变量和控制变量 因为五内生性要求所有的解释变量均与扰动项不相关。而这个假定通常太强了，因为解释变量一般很多，且需要保证它们全部外生。 而我们可以通过将解释变
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2024-05-29 02:32:33
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回归是最重要的统计和机器学习工具之一。我们说机器学习之旅从回归开始就没有错。它可以被定义为允许我们基于数据做出决策的参数技术，或者换句话说，允许我们通过学习输入和输出变量之间的关系来基于数据进行预测。这里，依赖于输入变量的输出变量是连续值实数。在回归中，输入和输出变量之间的关系很重要，它有助于我们理解输出变量的值如何随输入变量的变化而变化。回归经常用于预测价格，经济，变化等。用Python构建回归
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2024-06-04 19:04:44
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背景 有一些变量（如年龄），它的Bivar图，从业务上理解应该是U型的。比如可能是年龄过大和年龄过小的坏账都比较高。对于这种变量很多公司在处理的时候都很头痛，一方面考虑着要保持传统（变量badrate要单调），一方面觉得业务上解释的通。那么，U型变量需要做额外处理么？群里有人提出U型变量，在lr模型中是不好处理的。原因是此类变量在需要非线性拟合才能拟合的更好，因为他在解空间中属于直线不可分状态，是
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2024-05-07 20:15:27
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1、线性回归参考连接：python机器学习手写算法系列——线性回归1.1、数据收集data = np.array([[1, 2.5], [2, 3.3], [2.5, 3.8], [3, 4.5], [4, 5.7], [5, 6]])1.2、数据可视化用图打出来看看他们之间的关系，发现他们之间大致是一个线性关系，可以试着用一元线性回归去拟合（fit）他们之间的关系。1.3、数学模型一元线性回归公
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2024-06-19 08:31:12
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变量之间如果有关系有两种，一种是确定性关系，一种是相关关系 ，回归分析是研究这种相关关系 的一种统计方法。在相关关系 中，有些变量例如人的年龄，身高，家庭的收入等都是可以在某一个范围内取确定数值的，这些变量称为可控变量或自变量，而可控变量取定以后，与它们对应的人的体重，血压虽然可观但是不可控的，是随机的研究一个随机变量与一个或几个可按变量的相关关系的统计方法称为回归分析。只有一个自变量的回归分析叫
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2023-12-28 15:43:50
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吴恩达机器学习笔记整理——单变量线性回归通过模型分析，拟合什么类型的曲线。一、基本概念 1.训练集由训练样例(training example)组成的集合就是训练集(training set), 如下图所示，其中（x，y)是一个训练样本，训练集中每一行表示一个训练样本;(x^i,y^i)表示第i个训练样本。2.假设函数h 使用某种学习算法对训练集的数据进行训练, 我们可以得到假
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2024-07-30 10:48:51
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1.多维特征 多维特征是指数据集中包含多个特征或变量的数据，每个特征都可以描述数据对象的某一方面。在机器学习中，多维特征通常用于训练模型进行分类、回归或聚类等任务。在处理多维特征时，需要注意一些问题。首先，有些特征之间可能存在相关性，这会导致模型过拟合。因此，需要进行特征选择或降维处理，以去除冗余特征或减少特征间的相关性。其次，不同特征的尺度或量纲可能不同，需要进行归一化或标准化处理，以使所有特征
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2024-07-01 17:05:01
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