1.线性回归模型表示一元线性回归表示：多元线性回归表示：矩阵表示：，其中 &nb
\[f(\textbf{x})=\textbf{w}^T\textbf{x}+b
\]可解释性好。存在序关系的属性可以转化为连续值，而不存在序关系的属性，若有 \(k\) 个属性值，则通常转化为 \(k\)例如：属性“身高”的取值“高”、“矮”可以转化为 \(\{1.0,0.0\}\) ，而属性“瓜类”的取值“西瓜”、“南瓜”、“黄瓜”可以转化为 \((0,0,1),(0,1,0),(1,0,0)
介绍当我开始我的数据科学之旅时，我探索的第一个算法是线性回归。在理解了线性回归的概念和算法的工作原理之后，我非常兴奋地使用它并在问题陈述中做出预测。我相信你们大多数人也会这么做的。但是一旦我们建立了模型，下一步是什么呢？接下来是棘手的部分。一旦我们建立了模型，下一步就是评估它的性能。毋庸置疑，模型评价是一项关键性的任务，它凸显了模型的不足。选择最合适的评价指标是一个关键的任务。而且，我遇到了两个重
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2023-09-28 12:07:43
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如果是初学者，看到这个题目一定有点惊奇：线性回归和方差分析还有关系？其实这不怪他们，应该是怪统计学教材以及统计教师。几乎所有的医学统计学教材中都把方差分析和线性回归分为独立两章，这倒不要紧，但是却没有专门的一章把它们的关系讲透，以至于许多学生学了很久都只能获得零零散散的珠子，缺乏一条将他们穿起来的线。这篇文章的目的就是通过一般线性模型（general linear model）的介绍，将方差分析与
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2024-03-19 14:27:57
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?专栏定位：为学习吴恩达机器学习视频的同学提供的随堂笔记。 ?专栏简介：在这个专栏，我将整理吴恩达机器学习视频的所有内容的笔记，方便大家参考学习。 ? ?视频地址：吴恩达机器学习系列课程 ❤️如果有收获的话，欢迎点赞?收藏?，您的支持就是我创作的最大动力?四、多变量线性回归1. 多功能在之前的课程中，我们利用房屋的大小这一个特征来那个来预测房屋的价格，但是当特征量变多之后，就得改变应付此类问题的
正态性检验处理流程一、分析问题在实际研究中，正态性是很多研究方法在进行分析时需要满足的前提条件。常见的比如方差分析、T检验、相关分析、回归分析等等，这些分析方法使用的前提假定就是需要数据满足正态分布。但是这一点经常被分析人员有意或无意的忽略掉。原因一可能在于大家“心照不宣”的默认数据满足正态性；原因二可能是分析人员的数据分析基础知识不够，不知道需要进行正态性检验；原因三可能在于知道数据需要满足正态
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2023-07-19 17:17:21
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利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验，它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。正态分布 在实际数据分析过程中并不是所有数据都是满足正态分布 并不是必须满足正态分布才能分析 通过正太分布作为参考去理解事物规律 直方图初判 / QQ图判断 / K-S检验直方图初判import numpy as np
import pandas a
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2023-11-07 10:54:15
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在做数据分析或者统计的时候，经常需要进行数据正态性的检验，因为很多假设都是基于正态分布的之上的，例如：T检验。在Python中，主要有以下检验正态性的方法：1.scipy.stats.shapiro ——Shapiro-Wilk test，属于专门用来做正态性检验的模块，其原假设：样本数据符合正态分布。注：适用于小样本。其函数定位为：def shapiro(x):"""Perform the
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2023-08-07 17:37:58
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上一篇文章已经对方差分析和线性回归的关系进行了阐述，不过刚看到了一位朋友的留言提问，所以想针对这个问题继续谈一下二者的关系。这一次主要是想结合一个实例来说明。比如有下面这样一个虚拟的例子：组别数值111.118.17112.73115.83115.6117.215.45111.3223.73218.86226.65216.72217.33218.08216.55217.87这里可以看到，总共有两个
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2024-03-28 22:03:47
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1.异方差的定义1.1 定义在其他假设不变条件下，若随机误差项的方差不相等，即则称随机误差项(即总体方差)具有异方差性。1.2 影响检验、多元回归的检验都会因此变得不再准确。其次，异方差条件下参数的OLS估计量不再有效(仍然具有线性和一致性)，会导致对的预测也失去有效性。1.3 产生原因 异方差产生的原因大致可以归纳为以下几种情况，具体如下：解释变量变化对被解释变量所产生影响的程度不断变化，会引
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2024-04-25 17:01:43
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带正态曲线直方图 利用SPSS的菜单分析环境：“分析”-“描述统计”-“频率”，在绘图选项选择带正态曲线的直方图。 绘制带正态曲线的直方图通过对比直方图与正态曲线的拟合程度，判定数据序列的分布形态是否接近正态分布。下面两幅图是某班级语文和数学成绩，带有正态曲线的直方图。在图形上，显示出了与当前数据序列最接近的正态曲线。从图中可知，语文成绩分布于正态曲线比较接近，而数学成绩的分布则与正
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2023-07-28 11:29:40
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2021-06-03 17:57:00
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之前的文章曾提到过信度、效度是一份量表问卷品质的保障，其实，除信效度外，项目分析也是编制、评价问卷量表的重要环节。这次就与大家讨论一下项目分析。概念项目分析也称作区分度分析，其目的在于研究数据能否有效的区分出高低水平，从而评价某个具体题项的好坏。应用场景项目分析多出现在数据分析前期阶段，预测试问卷数据收集完毕后，要对问卷进行项目分析、信度分析、效度分析，以检验问卷的质量为正式问卷的编制提供依据。项
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2024-07-18 08:27:42
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一个需要记住的重要事项：任何机器学习模型在训练集上的性能表现，都不能作为其对未知测试数据预测能力的评估。这里讲详细及时什么是模型的泛化力以及如何保证模型的泛化力，一次会阐述模型复杂度与泛化力的关系以及使用L1范数正则化与L2范数正则化加强模型的泛化力，避免模型参数过拟合。 所谓拟合，是指机器学习模型在训练的过程中，通过更新参数，使得模型不断契合训练集的过程。本篇将使用一个“比萨饼价格预测
在统计学中，评估数据的正态性是一项至关重要的技能，尤其是在进行假设检验时。Python作为一款强大的编程语言，提供了丰富的库来帮助我们实现这一需求。本文将会以“python评估正态性”的主题，详细介绍如何评估数据的正态性，包括背景描述、技术原理、架构解析，以及源码和案例分析。
## 背景描述
在数据科学的四象限图中，在探索数据分布时，正态性评估占据着重要的一部分。正态性有助于确保许多统计分析和
简介上一节，我们研究了回归模型的线性定义，假设条件，参数估计，以及基于统计学检验的模型评价。但是这并不是意味着我们的回归模型以及可以投入使用，进行决策了。我们还需要在计量经济学的基础上验证模型，当模型出现多重共线性、异方差、序列相关等等问题时，我们需要如何应对与处理。接下来我们来分别针对不同的情况看进行处理正文一，异方差(Heteroscedasticity)(一) 异方差的介绍在线性回归模型中，
正态性分布检验
1.观察法 x为你要检验的数据。
hist(x); %频数直方图(肉眼看是否左右对称，中间多，两边少) 2.观察法 histfit(x);%正态曲线拟合
normplot(x);%正态性检验（离散点是否分布在一条直线上，表明样本来自正态分布，否则是非正态分布）方法2衍生：{{{以下方法不能检验是否正态分布，
ttest函数是用来做方差未知时单个
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2024-08-19 19:04:21
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# Java中的正态性检测
在数据分析和统计建模中，正态性检验是一项非常重要的步骤。它用于确定一组数据是否符合正态分布。正态分布是一种常见的概率分布，许多统计方法（如t检验、方差分析等）都假设数据是正态分布的。在Java中，我们可以使用多种方式进行正态性检测，比如通过绘制直方图、使用Q-Q图或进行统计测试（如Shapiro-Wilk检验、K-S检验等）。本文将详细介绍这些方法，并提供相应的代码示
# Java 正态性检验实现步骤
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[导入所需的类库]
B --> C[定义数据集]
C --> D[计算均值]
D --> E[计算方差]
E --> F[计算标准差]
F --> G[进行正态性检验]
G --> H[判断结果]
H --> I[结束]
```
## 类图
```mermaid
class
原创
2023-09-30 02:29:33
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前言第二章有点点恶心… …先跳过了，看了网上评价第二章建议回过头来看，所以为了不打击积极性。3.1 基本形式线性模型的基本形式：f(x) = w1x1 + w2x2 + w3x3 + … + wnxn + b 向量形式：f(x) = wTx + b许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得3.2 线性回归均方误差：均方误差是回归任务中最常用的性能度量，均方差最小
