回归分析回归分析的概念这里不多说了，她是一个很常见的机器学习算法。使用场景多，多数情况下，就是调包，进行函数和数据的套入，然后得出各变量之间的参数。最后预测出一个结果。。标准误差标准误差是回归直线，即估计值和实际因变量值的平均平方误差。表示是SE。可决系数可决系数是衡量因变量和自变量直接关系密切程度的指标，表示自变量解释因变量变动的百分比。它取值范围是0到1之间。也叫拟合优度检验，系数...
原创
2021-06-11 16:05:51
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一、简单的多元线性回归：data.txt 1,230.1,37.8,69.2,22.1
2,44.5,39.3,45.1,10.4
3,17.2,45.9,69.3,9.3
4,151.5,41.3,58.5,18.5
5,180.8,10.8,58.4,12.9
6,8.7,48.9,75,7.2
7,57.5,32.8,23.5,11.8
8,120.2,19.6,11.6,13.2
9,8
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2024-09-15 19:14:31
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回归分析 Regression一元线性回归• 回归分析(regression analysis)用来建立方程模拟两 个或者多个变量之间如何关联 • 被预测的变量叫做：因变量(dependent variable), 输出(output) • 被用来进行预测的变量叫做： 自变量(independent variable), 输入(input) • 一元线性回归包含一个自变量和一个因变量 • 以上两个
计量重点计量三大用途1。3Three Major Uses of Econometrics计量经济学的三大用途1. Describing economic reality 描述经济现实2. Testing hypothesis about economic theory 对经济理论进行假设检验3. Forecasting future economic activity 预测未来的经济活动数据三类
3. 线性回归 Linear Regressionpdf版本下载地址：https://pan.baidu.com/s/1geJNGiB
html版本下载地址：https://pan.baidu.com/s/1nu6Kn4d
这一节介绍线性回归LinearRegression的原理以及它的推导过程。简单的从数学原理角度分析一下，并不是统计学角度。因此在一些公式里面会忽略误差项。另外对于统计学里面
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2024-05-07 16:49:20
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1> t检验、F检验、显著性水平 什么是t检验单个样本的t检验 μ0。 计算公式： t统计量： 自由度：v=n - 1 适用条件： (1) 已知一个总体均数； (2) 可得到一个样本均数及该样本标准误； (3) 样本来自正态或近似正态总体。 T检验的步骤 H0:μ1 = μ2，即先假定两个总体平均数之间没有显著差异； 2、计算统计量t值，对于不同
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2024-09-01 17:05:15
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# Python回归T检验
## 介绍
在统计学中，回归T检验是一种用于比较两个组之间差异的统计方法。它可以用来确定一个自变量与一个连续的因变量之间是否存在显著的关系。
在Python中，我们可以使用`scipy`库中的`stats`模块来进行回归T检验。
## 流程
下面是执行回归T检验的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 收集数据 |
| 2 |
原创
2023-07-29 15:38:44
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前面我们讲过曲线拟合问题。曲线拟合问题的特点是，根据得到的若干有关变量的 一组数据，寻找因变量与（一个或几个）自变量之间的一个函数，使这个函数对那组数 据拟合得好。通常，函数的形式可以由经验、先验知识或对数据的直观观察决定，要 作的工作是由数据用小二乘法计算函数中的待定系数。从计算的角度看，问题似乎已 经完全解决了，还有进一步研究的必要吗?目录1 数据表的基础知识 1.1 &
【实验目的】理解逻辑回归算法原理，掌握逻辑回归算法框架；
理解逻辑回归的sigmoid函数；
理解逻辑回归的损失函数；
针对特定应用场景及数据，能应用逻辑回归算法解决实际分类问题。【实验内容】1.根据给定的数据集，编写python代码完成逻辑回归算法程序，实现如下功能：建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否会被大学录取。假设您是大学部门的管理员，您想根据申请人的两次考试成绩来确定他们的入学机会。您
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2024-09-30 18:04:08
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说在前面 在之前学习 kNN 这个算法的时候就提到过对于我们的分类问题来说，我们将原始数据集分为训练数据集和测试数据集两部分，我们使用训练数据集训练出一个模型，然后使用模型来预测我们的测试数据集，将预测结果和预测数据集自己带的真实的标签值进行对比，这样一来，我们就得到了我们的分类准确度（accuracy），我们可以使用这种分类的准确度（accuracy）来衡量我们的机器学习算法训练出的这个模型究
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2024-02-22 16:12:36
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# Python中的AIC检验：模型选择的利器
在统计建模和机器学习中，模型选择是一个至关重要的步骤。AIC（赤池信息量准则，Akaike Information Criterion）是一种用于评估候选模型相对好坏的重要工具。它不仅考虑了模型的拟合优度，还对模型的复杂度进行了惩罚。本文将介绍如何在Python中实现AIC检验，并提供相应的代码示例。
## 什么是AIC？
AIC的计算公式为：
回归类的模型评估指标回归类算法的模型评估一直都是回归算法中的一个难点，但不像我们曾经讲过的无监督学习算法中的轮廓系数等等评估指标，回归类与分类型算法的模型评估其实是相似的法则——找真实标签和预测值的差异。只不过在分类型算法中，这个差异只有一种角度来评判，那就是是否预测到了正确的分类，而在我们的回归类算法中，我们有两种不同的角度来看待回归的效果：第一，我们是否预测到了正确的数值。第二，我们是否拟合到
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2024-04-03 12:38:39
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我们想用批量梯度上升法对logistic回归分析模型进行训练，其模型如下：
让我们遵从公开课程视频与CS229教学讲义的符号规范，设 ，于是 ，， 为截距。假设我们有m个训练样本{(, ) ,...,( , )}，而批量梯度上升法的更新法则是： ,这里的 是对数似然函数， 是其导函数。 于是，我们需要如下计算梯度： 我们用Matlab/Octave风格变量x表示输
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2024-08-01 13:06:27
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```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[导入库]
B --> C[加载数据]
C --> D[拟合模型]
D --> E[进行 t 检验]
E --> F[输出结果]
F --> G[结束]
```
# 概述
在进行线性回归分析时，我们通常会使用 t 检验来评估模型中的每个系数是否显著。在本文中，我将介绍如何在 Py
原创
2024-04-29 06:59:12
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# Python 岭回归与 T 检验
在数据分析与机器学习中，回归分析是一项重要的工具。其中，岭回归（Ridge Regression）是一种处理多重共线性问题（即自变量之间存在较强相关性）的有效方法。同时，T 检验（t-test）可以用来检验不同组之间的均值差异。本文将探讨如何使用 Python 实现岭回归，并利用 T 检验来评估模型的效果。
## 什么是岭回归？
岭回归是一种线性回归技术
【实验目的】理解逻辑回归算法原理，掌握逻辑回归算法框架；理解逻辑回归的sigmoid函数；理解逻辑回归的损失函数；针对特定应用场景及数据，能应用逻辑回归算法解决实际分类问题。【实验内容】1.根据给定的数据集，编写python代码完成逻辑回归算法程序，实现如下功能：建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否会被大学录取。假设您是大学部门的管理员，您想根据申请人的两次考试成绩来确定他们的入学机会。您有来自
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2024-08-01 08:22:55
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# Python线性回归t检验实现教程
## 介绍
在数据分析领域，线性回归t检验是用来判断回归系数是否显著的一种方法。在Python中，我们可以使用statsmodels库来实现线性回归t检验。本教程将会教你如何使用Python进行线性回归t检验，适合有一定Python基础的开发者和数据分析师。
## 整体流程
首先，让我们来看一下Python线性回归t检验的整体流程：
| 步骤 | 操作
原创
2024-03-17 06:09:17
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线性回归是一个线性模型，常用于回归预测。本文将从基本概念、训练方式、使用限制、代码实现等方面介绍线性回归什么是线性回归线性回归的损失函数如何训练线性回归模型 线性回归的数值解 线性回归的梯度下降解线性回归的基本用途、优缺点、拓展线性回归的假设线性回归为什么使用均方误差作为损失函数使用线性回归数值解的
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2024-08-29 16:08:26
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# 实现逻辑回归 python T检验
## 概述
在进行逻辑回归时，我们经常需要进行T检验来评估模型的显著性。本文将指导你如何在Python中进行逻辑回归并进行T检验。
### 流程步骤
下面是逻辑回归 python T检验的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 拆分数据集 |
| 3 | 构建逻辑回归模型 |
| 4 |
原创
2024-03-23 03:43:59
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