一、前言 保险公司对个人投保时或根据历史数据生成的模型来计算个人保费，那么本次我们就以这个模型的求解过程为例来实践下多元线性回归。二、数据&简单分析 我们已经获取到了一些数据（模拟数据），文件名为insurance.csv，
一件事件的完成，总是由于各种变量影响这个事情的进展。
转载
2020-03-15 14:04:00
55阅读
2评论
摘要：如果你决定参加PMP考试，为了快速通过考试拿到证书，我的建议是一定要重视刷题。PMBOK第六版官方教材900页，埋没在教材中真的会失去方向。多做模拟题、大量地刷题、形成PMP思维很重要，这样当你看题目时，不仅仅看答案的表面现象，更多会透过实质看本质，将思维与PMBOK同步，你就会很轻易做出答案。【软文头部自定义信息】1、A project manager suspects there is
多元思维模型也成为多种学科思维模型，是站在不同基础学科的基础上，以目标为导向，多角度思考联通性！多元思维，有了多元化的认知后，还要具有这种思考的能力，那就是一个学科最最基本的常识，这个基本的常识如同是一种语言，想要与一个学科中的人进行沟通交流，我们必须要掌握最基本的原理、原则、方法论等，这样别人才愿与你交流，否则，说话就不在一个频道上，也很
原创
2022-12-12 15:33:38
64阅读
调研报告基于数值的相关性分析皮尔逊相关系数用来衡量两个数据集合是否在一条线上面，主要用于衡量线性关系实现方法 df.corr(method='pearson') 斯皮尔曼相关系数主要用于解决名称数据和顺序数据相关的问题。适用于两列变量，而且具有等级变量性质具有线性关系的资料。实现方法 df.corr(method='spearman') 肯德尔相关系数它也是⼀种秩相关系数，不过它所计算的对象是分类
回归分析是用来评估变量之间关系的统计过程。用来解释自变量X与因变量Y的关系。即当自变量X发生改变时，因变量Y会如何发生改变。线性回归是回归分析的一种，评估的自变量X与因变量Y之间是一种线性关系，当只有一个自变量时，成为简单线性回归，当具有多个变量时，称为多元线性回归。线性关系的理解：>画出来的图像是直的（简单线性回归是直线，多元线性回归是超平面）>每个自变量的最高次项为1拟合是指构建一
最近不少读者对高大上的机器学习，动态脑网络，曲面形态指标共变网络感到爱不起，针对于此，我们特别推出一些基本的做脑功能的概念讲解，希望大家一步一步来，年轻人，不要动不动想一步登天，识得唔识得啊？ 那今天我们就谈谈这个相关系数…….说起相关系数，从字面上的含义就可看出，就是两个信号之间的相关性。但是你真正理解内在的机理吗？结论放在最
今天杰哥给大家分享一下批判性思维的核心要素。很多朋友曾经都听
原创
2022-03-16 18:41:58
96阅读
卡拉托斯结合了波普尔和库恩的理论，提出了“科学研究纲领”，这个“科学研究纲领”的内容比较丰富，提出了一堆新概念，什么内核，保护带之类的。我们都略过不提。简单说，科学研究纲领就是在说，每一个研究都是在一个纲领内部进行的。同时有很多纲领并行。彼此博弈，有的在进步，有的在退化。最终，进步的会发展壮大，退步的则会逐渐衰亡。不过，也不绝对，有时候，退步的会重现生机、返老还童，进步的也可能突然转向消亡。一
原创
2021-09-04 11:31:50
95阅读
目录变量间的关系分析什么是相关分析什么是回归分析分析步骤回归分析与相关分析的主要区别一元线性相关分析一元线性回归分析建模方差分析检验 t检验多元回归分析模型建立线性回归模型基本假设多元回归分析用途多元线性相关分析矩阵相关分析复相关分析曲线回归模型多项式曲线二次函数对数函数指数函数幂函数双曲线函数变量间的关系分析变量间的关系有两类，一类是变量间存在着完全确定的关系，称为函数关系，另一类是变
om/blog/1825168收集五年的开发资料下载地址： http://p
转载
2023-06-11 15:45:48
85阅读
创造性思维是一种应用独特的、新颖的方式解决问题的思维活动，是人类思维的高级形式。创造性思维是一切创造性行为与活动的基础与内核。普里高津耗散结构理论的提出，对人类思想产生了极其广泛与深刻的影响。创造性思维无疑是一个耗散结构的系统，从耗散结构理论来观照与阐释创造性思维，可增进对创造性思维的认识与理解。
1． 系统的素质教育是创造性思维产生和发展的重要基础
转载
2010-05-20 10:27:20
646阅读
数据分布形态的重要性在数据分析过程中，数据的不同分布形态将直接影响数据分析策略的选择。因此，对数据序列分布形态的判定是非常重要的内容。常见的数据分布形态有正态分布，随机分布（均匀分布）、泊松分布、指数分布等，但在数据分析中，最重要的分布形态是正态分布，很多数据分析技术都是面向正态分布的定距变量或者高测度的定序变量。下面我们介绍SPSS常用的三种正态性检验方法。SPSS判断数据分布策略带正态曲线直方
多元线性回归模型的各种诊断例一 强影响点诊断例二 异方差性诊断例三 自相关性诊断例四 多重共线性诊断 提示： ①这里没有原理，只有R的代码、运行结果以及对部分结果的解读！！！ ②有重复的部分，节约时间的话可以重点看标黄的地方. 例一 强影响点诊断数据说明回归分析： 从结果中可以看出，回归系数并不显著，模型的拟合效
目录变量间的关系分析什么是相关分析什么是回归分析分析步骤回归分析与相关分析的主要区别一元线性相关分析一元线性回归分析建模方差分析检验 t检验多元回归分析模型建立线性回归模型基本假设多元回归分析用途多元线性相关分析矩阵相关分析复相关分析曲线回归模型多项式曲线二次函数对数函数指数函数幂函数双曲线函数变量间的关系分析变量间的关系有两类，一类是变量间存在着完全确定的关系，称为函数关系，另一类是变
本文主要对正态性检验方法做了汇总，重点阐述了常用的正态性检验方法的使用场景及其在 R 或 Python 中的实现。0.概述正态分布在统计学中有着极为重要的地位，它是分布、分布、分布的基础，也是许多统计方法的理论基础，故检验样本是否来自正态分布具有十分重要的意义。 正态性检验的方法有很多，以下列举了一些常见的方法：对于正态性检验，建议首先利用直方图或核密度估计得到样本数据的分布图，若分布严重偏态或尖
转载
2023-07-09 13:02:41
777阅读
目录数据导入单变量线性回归绘制散点图相关系数R拆分训练集和测试集多变量线性回归数据检验（判断是否可以做线性回归）训练线性回归模型先甩几个典型的线性回归的模型，帮助大家捡起那些年被忘记的数学。● 单变量线性回归： h(x)=theta0 + theta1* x 1 ● 多变量线性回归： h(x)=theta0 + theta1* x 1 + theta2* x 2 + theta
转载
2023-09-06 15:41:06
234阅读
这篇文章记录一些：中一些与回归相关的函数1. corrcoef：根据数据求解相关系数矩阵假设（m行n列）为若干个列向量所组成的矩阵，那么求解其相关系数矩阵语句如下：[R, P] = corrcoef(A) # 返回一个n * n 的相关系数矩阵其中，R为相关系数矩阵。P为假设检验的P-value值矩阵，P值越小，说明两个列向量相关系越强。2. 多元线性回归函数regress假设有如下回归函数：我们
