简介数据的属性有两大类：数值型的和分类型的。分类的属性又分为标称的以及序数的，数值的属性会分为区间的和比率的。参考下图所示：之前讨论的线性回归模型自变量x与因变量y均是数值型的情况。 模型并没有出现下面的情况：名义类别的变量(二分类或多分类)有序的变量计数的变量这些变量既可以出现在自变量x中，也可以出现在因变量y中。当出现在自变量x中时，往往进行虚拟化即可。 其中是虚拟化后的变量，第一章的数据预处
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2024-09-02 17:18:31
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1 总平方和（SST）、回归平方和（SSR）与残差平方和（SSE） 得到后，可以把Y分解为可以被解释变量解释的和不能被解释的两部分，Y = X+=+  
假设检验：模型显著性检验——F检验（利用statsmodels中建立模型的summary/summary2方法）偏回归系数显著性检验——t检验（利用statsmodels中建立模型的summary/summary2方法）诊断：正态性检验：方法实现PP图/QQ图statsmodels.ProbPlot.ppplot/statsmodels.ProbPlot.qqplotShapiro检验/K-S检验
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2023-09-07 22:09:59
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# Python残差检验流程
本文将介绍如何使用Python进行残差检验。在开始之前，我们先来了解一下什么是残差检验。
残差检验是指通过比较实际观测值与模型预测值之间的差异，来检查模型是否能够准确地解释数据。在统计学中，残差是指观测值与预测值之间的差异，用于描述模型的拟合程度。一个好的模型应该能够使残差尽可能地接近于零。
以下是Python残差检验的流程：
## 1. 数据准备
在进行残
原创
2023-09-04 06:49:56
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# Python 残差检验的实现指南
残差检验是回归分析中的重要一步，能够帮助我们验证模型的假设前提，并检查模型的拟合效果。本文将逐步教你如何在 Python 中实现残差检验。以下是我们执行的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 建立回归模型 |
| 3 | 计算残差 |
| 4 | 绘制残差图 |
|
线性回归模型线性回归模型被假设为其中 和 b 被称为模型参数，通过调节合适的 和 b 的大小，可以使得预测值更接近真实数据。但是 和 b 值的大小，我们可以有很多个选项，那么如何比较不同的 和 b 之间，哪一组预测的输出更接近真实数据呢？因此，我们引入了代价函数（Cost fuction）代价函数（Cost f
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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一、状态空间描述中两处噪声的理论假设首先放出基本公式状态方程：x(k) = Ax(k-1)+Bu(k-1)+w(k-1)观测方程：y(k)=Cx(k)+v(k)其中，w(k-1)为过程噪声，通常记作Q，v(k)为观测噪声，通常记作R。标准卡尔曼滤波对于Q和R的要求主要有四点：1.互不相关2.零均值3.高斯白噪声序列4.Q，R分别是已知值的非负定阵和正定阵也即： 其中：二、两处噪声如何从工
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2024-01-11 10:02:18
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前言我们接着上一期，来继续讲讲关于线性回归模型的另外两个假设前提的验证(即回归模型的残差满足方差齐性(即方差为某个固定值)和残差之间互相独立性)。残差方差齐性检验在线性回归建模中，如果模型表现的非常好的话，那么残差与拟合值之间不应该存在某些明显的关系或趋势。如果模型的残差确实存在一定的异方差的话，会导致估计出来的偏回归系数不具备有效性，甚至导致模型的预测也不准确。所以，建模后需要验证残差方差是否具
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2023-11-16 21:13:25
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最近学金融的妹妹要处理数据写论文，对一个文科妹子来说，数学学不会，公式看不懂怎么破~作为姐姐的我看在眼里，疼在心里，打算帮妹妹解决掉数据计算这方面的问题。原来就是求三元线性回归的残差啊，害，这有什么难的，妹妹就是不会算权重，一直在网上寻找已经算好权重的数据，为此特意开通了什么会员，咱也不知道咱也不敢问。于是乎，利用自己所学的python，写下了这个程序。简单介绍一下什么是线性回归？答：线性回归是通
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2023-08-26 14:11:07
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在进行时间序列分析时，ARMA（AutoRegressive Moving Average，自回归滑动平均）模型被广泛应用来捕捉数据中的时间依赖性。ARMA模型的有效性常常通过残差检验来评估，确保模型适配良好且假设得到了验证。本文记录了在Python中进行ARMA模型残差检验的全过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘及复盘总结。
## 背景定位
ARMA模型在金融、气象等多
b站教学视频
导入数据use画散点图scatter 纵坐标变量 横坐标变量scatter y x1 x2 …回归分析reg y x1 x2 x3 …假设检验正态分布正态分布检验指令 sktset + 变量Obs 样本值 Pr（skewness）是对偏度的正态分布检测值 Pr（kurtosis）是对其峰度的正态分布检验，chi（2）是对总体的正态分布检验，我们主要观看的是P值（Prob）如果P值大于
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2023-12-20 20:12:59
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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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第一部分：抽样常用概念残差:残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。“残差”蕴含了有关模型基本假设的重要信息。如果回归模型正确的话， 我们可以将残差看作误差的观测值。 它应符合模型的假设条件，且具有误差的一些性质。利用残差所提供的信息，来考察模型假设的合理性及数据的可靠性称为残差分析。KFold 是sklearn 包中用于交叉验证的函数。在机器学习中，将数据
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2023-11-16 15:51:43
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一、简介 当我们建立线性模型后，可能也通过了F检验，但得到的模型就是合理的吗？不一定，因为有的数据可能并不是线性关系的，对于一元回归问题，我们或许可以通过画图观察自变量和因变量是否可以用线性模型刻画。但是，对于多元回归模型，试图通过画图的方式来判断线性关系是不可行的。那么，一般情况下，我们如何验证线性模型的合理性呢？这个时候就需要对所建立模型进行误差诊断，通过分析其残差来判断回归分析的基本假设是否
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2024-03-04 17:42:56
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回归模型的残差不应当含有任何可以预测的成分。对于普通回归模型，我们通常需要检验残差的正态性（见推文：残差分析和异常点检验）；对于时间序列模型，我们通常需要检查残差是否为白噪音（见推文：ARMA模型的拟合）；而对于空间计量模型来说，我们也应检查残差是否具有空间自相关性。本篇目录如下：1 引例2 理论基础3 SpatialFiltering函数4 与空间误差模型的比较1 引例加载示例数据：librar
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2024-07-31 18:24:48
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前言无论是进行 t 检验还是方差分析，尤其是在小样本的情况下，资料都必需满足一定的条件，即①独立性，②方差齐性，③正态性。独立性最为重要，但一般都能满足。如果对同一个实验对象进行重复测量，则同一对象的这些测量值之间可能存在相关，独立性条件就可能不满足，这时需要专门的统计分析方法。其次为方差齐性条件。方差是否齐性对结果影响很大，因此，在进行 t 检验和方差分析之 前，必须进行方差齐性检验。即检验各处
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2023-12-16 18:13:51
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线性回归—投资额（python、OLS最小二乘、残差图、DW检验） 一、问题描述： 建立投资额模型，研究某地区实际投资额与国民生产值（GNP）及物价指数（PI）的关系，根据对未来GNP及PI的估计，预测未来投资额。以下是该地区连续20年的统计数据。 年份序号投资额国民生产总值物价指数190.9596.70.7167297.4637.70.72773113.5691.10.7436
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2023-08-23 13:30:47
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# Python 时间序列及残差检验
在数据科学领域，时间序列分析是一项重要的技术，广泛应用于金融市场预测、库存管理、天气预报等多个领域。本文将介绍如何使用Python进行时间序列分析，并重点讨论残差检验的重要性，同时提供代码示例以帮助读者更好地理解。
## 什么是时间序列
时间序列是按照时间顺序排列的一组数据。通常，这组数据随时间的推移而变化，目的是通过对过去数据的分析来预测未来的趋势。时
# R语言中的残差检验：基础与实例
在回归分析中，残差是观察值与通过模型预测的值之间的差异。残差分析是模型评估的重要步骤，可帮助我们判断模型的质量和适应性。本文将介绍R语言中残差检验的基本方法，并给出相关代码示例。
## 残差的定义
残差（Residual）是指每个观测值与相应预测值之间的差值，其计算公式为：
$$
e_i = y_i - \hat{y}_i
$$
其中，$y_i$为实际
原创
2024-08-30 05:29:01
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