【回归分析】[6]--残差分析在这一节，我们讨论一下关于残差的问题。主要是为了验证四个假设。
1. 关于模型形式的假定：模型关于参数是线性的-- 通过观察Y-- X的散点图;
2. 关于误差的假定：a.方差服从正太分布 b.均值为0 c.方差相同 &n
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2023-08-03 10:37:41
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以前，我们在学统计学的时候，做方差分析的话，常常会用到 spss 这款软件。后来，在工作上，很多实验数据的分析，也还是会用到 spss，用它来分析比较实验数据之间有无显著差异。 对此，很多刚接触该软件的用户就问到如何用spss做方差分析。所以，本文来讲解用spss做方差分析的方法步骤，帮助大家分析结果的数据差异，从而提高实验的有效性。用spss做方差分析教程1. 首先
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2023-11-03 13:31:45
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回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中，我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。1、线性回归的假设是什么？线性回归有四个假设线性：自变量（x）和因变量（y）之间应该存在线性关系，这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。独立性：特征应该相互独立，这意味着最小的多重共线性。正态性：残差应该是正态分布的。同方差性：回归线周围数据点的方差对于所有值应该相同
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2023-09-02 16:11:19
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深度学习笔记（28） 残差网络1. 残差块2. 深度网络的训练错误3. ResNets的作用4. ResNets的细节5. ResNets的结构 1. 残差块非常深的神经网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题 这时可以用 跳跃连接（Skip connection） 从某一层网络层获取激活，然后迅速反馈给另外一层，甚至是更深层可以利用跳跃连接构建能够训练深度网络的ResNets，有时深度
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2024-01-06 22:22:30
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# Python残差分析入门指南
## 一、什么是残差分析？
残差分析主要用于评估回归模型的性能，理解模型是否适合给定的数据集。通过分析模型的残差（即预测值与实际值之间的差异），可以检查模型假设的符合程度以及潜在的改进方向。本文将通过一个简单的实例，引导你完成残差分析的整个过程。
## 二、流程概述
在进行残差分析时，可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
本文介绍了一种新的深度学习方法——残差收缩网络(Residual Shrinkage Network)，加入了笔者自己的思考。1.残差收缩网络的基础知识从名字可以看出，残差收缩网络是残差网络的一种改进方法。其特色是“收缩”，在这里指的是软阈值化，而软阈值化几乎是现在信号降噪算法的必备步骤。因此，残差收缩网络是一种面向含噪数据的深度学习方法，是信号处理里的经典内容和深度学习、注意力机制
回归诊断主要用于检验关于回归假设是否成立，以及检验模型形式是否错误，否则我们通过最小二乘法求得的回归方程就缺乏理论依据。这些检验主要探究的问题为* 残差是否为随机性、是否为正态性、是否不为异方差。* 高度相关的自变量是否引起了共线性。* 模型的函数形式是否错误或在模型中是否缺少重要的自变量。* 样本数据中是否存在异常值。 1.残差图分析所谓残差图就是以残差为纵坐标，某一个合适的自变量为横
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2023-09-25 17:09:30
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目录一、建立回归模型二、异方差性检验（1）残差图分析法（2）等级相关系数法三、一元加权最小二乘估计四、多元加权最小二乘估计五、加权最小二乘法处理异方差性（1）寻找最优权函数（2）重新建立回归模型（3）异方差性检验——权变换残差图（4）模型效果分析六、选用加权最小二乘法时应清楚的点一、建立回归模型【导入数据】【分析】【回归】【线性】，将“y”选入“因变量”，“x1,x2”选入“自变量”，在【保存】中
作者：chen_h 第一篇：计算股票回报率，均值和方差第二篇：简单线性回归第三篇：随机变量和分布第四篇：置信区间和假设检验第五篇：多元线性回归和残差分析第六篇：现代投资组合理论第七篇：市场风险第八篇：Fama-French 多因子模型介绍在前某章中，我们介绍了简单的线性回归，它只有一个自变量。在本章中，我们将学习具有多个自变量的线性回归。简单的线性回归模型以下列形式编写：具有 p 个变量
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2023-09-08 22:33:47
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作者：ALustForLife先说残差图究竟是什么鬼。 Residual Illustration 残差图是指以残差为纵坐标，以任何其他指定的量为横坐标的散点图。(上图仅是残差的示意图，非残差图，残差图可见下文)用普通最小二乘法(OLS)做回归分析的人都知道，回归分析后的结果一定要用残差图(residual plots)来检查，以验证你的模型。你有没有想过这究竟是为什么？残差图又究竟是怎么看的呢？
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2023-10-26 23:04:25
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1、残差分析定义在回归模型 中，假定 的期望值为0，方差相等且服从正态分布的一个随机变量。但是，若关于的假定不成立，此时所做的检验以及估计和预测也许站不住脚。确定有关的假定是否成立的方法之一是进行残差分析（residual analysis）.2、残差与残差图残差（residual）是因变量的观测值与根据估计的回归方程求出的预测 之差，用e表示。反映了用估计的回归方程去预测而引起的误...
原创
2022-01-11 16:49:55
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1.基本概念异方差数据回归分析是指在回归模型中，误差项（即噪声或残差）的方差在预测变量范围内是非常量的情况。换句话说，对于所有预测变量值，残差的分布是不同的。回归分析是用来建模因变量与一个或多个自变量之间关系的统计方法，在异方差数据的情况下，回归分析将涉及建立因变量和自变量之间关系模型，同时考虑误差项非常量方差的影响。2.常用分析方法异方差数据分析可以通过多种方法来实现，具体方法取决于数据类型和模
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2023-12-21 11:24:29
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目录一，回归分析概述二，一元线性回归分析三，误差 四，最小二乘法的推导和求解 最小二乘法推导：利用回归直线进行估计与预测：估计标准差： 影响区间宽度的因素:五，回归直线的拟合优度判定系数：六，显著性检验：1，显著性检验包括两方面:1）线性关系检验2）回归系数检验2，线性关系检验与回归系数检验的区别:七，多元线性回归八，曲线回归分析九，多重共线性1，多重共线性带来的问题
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2024-05-24 21:18:47
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本博文源于《商务统计》，旨在讲述如何对线性回归分析中已经拟合好的直线做残差分析。当谈起残差，必须了解残差是y的实际值和预测值之差。线性回归模型的残差检验假定条件线性假定：X与Y之间的关系是线性的独立性假定：对于一个特定的x，它所对应的残差与其它x所对应的残差相互独立正态假定:残差服从期望为0的一个正态分布同方差假定:对于所有的x，残差的方差都是相同的残差检验的基本步骤线性关系的检验横轴自变量，纵轴
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2023-08-04 11:35:59
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上一篇文章跟大家分享了如何用SPSS进行回归分析，知道了回归分析下的用途以及使用的场景。今天跟大家分享的就是之前文章里面出现很多次的一个分析—方差分析。方差分析又被称作“F检验”或者“变异数分析”，主要是用于两个及两个以上样本均值差异的显著性检验。方差分析和回归分析一样，也有很多个分支。对于方差分析，一般我们是用来研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对因变量的影响大小。我们今天通
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2024-01-03 22:56:21
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在数据分析和机器学习模型的实践中，残差图是一个至关重要的工具，它帮助分析模型的拟合度以及识别潜在的模式。本文将记录如何通过Python进行残差图分析，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和最佳实践等方面。
## 环境预检
在开始安装和配置之前，我们需要确保我们的开发和运行环境兼容。
### 硬件配置表格
| 硬件 | 规格 |
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# Python残差分析：深入理解模型表现
在数据科学中，模型的准确性直接影响我们对数据的理解与决策。在回归分析中，残差分析是一种关键的工具，帮助我们评估模型的拟合程度。本文将介绍残差分析的基本概念，并提供一个使用Python进行残差分析的代码示例。最后，我们将探讨如何通过可视化结果来获得更深入的见解。
## 残差分析简单介绍
残差是指模型预测值与实际观测值之间的差异。通过分析这些残差，我们
原创
2024-10-17 13:35:55
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有人说，统计的本质就是数据的可视化。经过前面两篇的学习内容，我们已经大体知道了R是什么以及R中主要的数据类型和数据结构。尽管了解得很粗浅，但我还是迫不及待的进入了“绘图”这一主题。R提供了非常丰富的绘图功能，可以通过命令：demo (graphics) 或者demo(persp)来体验R绘图功能的强大。图形工具是 R 环境的一个重要组成部分。 R提供了多种绘图相关的命令，分成三类：&n
数据的正态性检验检查数据是否满足正态分布，一个很直观的方法是考察数据的正态概率图和QQ图。在MATLAB中可以很容易实现。正态概率图（normal probability plot）用于检查一组数据是否服从正态分布。是实数与正态分布数据之间函数关系的散点图。如果这组实数服从正态分布，正态概率图将是一条直线。通常，概率图也可以用于确定一组数据是否服从任一已知分布，如二项分布或泊松分布。概率图展示的是
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2024-01-23 22:57:03
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本篇你将学到对Deep Residual Learning for Image Recognition（点击这里有原文下载）论文的个人的翻译和个人对这篇文章的理解。 ResNet网络论文的翻译个人的理解 论文的翻译一 从理论上分析，越深的网络就会有越好的学习能力可以整合图像的低维、中维、高维的信息。 1.越深的网络是不是就只是叠加层数这么简单呢? 会产生梯度的爆炸或者消失，严重影响学习速率。 针对
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2023-11-27 20:44:01
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