线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。分析按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性
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2024-05-09 17:59:18
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一.Multivariate Linear regression(多元线性回归) 现在起将开始介绍一种新的更为有效的线性回归形式。这种形式适用于多个变量或者多特征量的情况。 在之前学习过的线性回归中，都是只有一个单一的特征量--房屋面积 x，如图1-1所示， 图1-1 我们希望用房屋面积这个特征量来预测房子的价格。但是想象一下如果我们不仅有房屋面积作为预测房屋价格的特征量，我们还知道卧
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2024-05-15 06:52:19
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前提介绍：为什么需要统计量？统计量：描述数据特征集中趋势衡量均值（平均数，平均值）（mean）这里写图片描述 {6, 2, 9, 1, 2} (6 + 2 + 9 + 1 + 2) / 5 = 20 / 5 = 4中位数 （median）:将数据中的各个数值按照大小顺序排列，居于中间位置的变量 给数据排序：1， 2， 2， 6， 9 找出位置处于中间的变量：2 当n为基数的时候：直接取位置处于中间
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2024-07-01 11:58:59
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此函数输入参数为特征矩阵X、响应变量Y和自助法采样次数B，输出参数估计值b_mean和对应的T统计量T。考虑线性回归模型
原创
2023-07-13 14:27:53
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第一章 统计学习方法概论统计学习的主要特点是: (1)统计学习以计算机及网络为平台，是建立在计算机及网络之上的; (2)统计学习以数据为研究对象，是数据驱动的学科； (3)统计学习的目的是对数据进行预测与分析； (4)统计学习以方法为中心，统计学习方法构建模型并应用模型进行预测与分析; (5)统计学习是概率论、统计学、信息论、计算理论、最优化理论及计算机科学等多个领域的交叉学科，并且在发
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2024-09-24 15:47:51
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Week 5回归问题（Regression）回归是对连续型的数据做出处理，回归的目的是预测数值型数据的目标值。一般是要得出回归方程，求得回归系数的过程就叫做回归。这一节的回归，都是指的线性回归。一、用线性回归找到最佳拟合直线线性回归 原理线性回归和矩阵的求逆假定输入数据存放在矩阵 x 中，而回归系数存放在向量 w 中。那么对于给定的数据 X1，预测结果将会通过 Y = X1^T w 给出。若给出一
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2024-04-18 13:54:34
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One Variable）和求解costfunction的最优值的学习算法—梯度下降法（Gradientdescent）以及多变量（multipleVariable）的线性回归。1. 单变量的线性回归（Linear Regission with onevariable）
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2024-04-23 16:10:59
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sklearn.linear_model.LinearRegression class
sklearn.linear_model.
LinearRegression
(
fit_intercept=True
,
normalize=False
,
copy_X=True
,
n_jobs=1
)
普
考虑这样一个问题，现在你拥有1个被解释变量y和4个解释变量，如何判断x3,x4这2个变量是没有必要的？或者换个说法，你现在有x1，x2这2个解释变量，突然你在寻找数据时，发现了另外2个变量x3，x4可能能够被用在模型之中，这2个新变量纳入模型后是否有作用？这两种说法本质上都是一样的，在大部分计量经济学的书中，这个问题叫做“对排除性约束的检验“（多重假设检验或联合假设检验）， 我们要检验的是：如果这
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2024-05-07 18:54:23
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真实数据集中不同维度的数据通常具有高度的相关性，这是因为不同的属性往往是由相同的基础过程以密切相关的方式产生的。在古典统计学中，这被称为回归建模，一种参数化的相关性分析。变量的相关性分析主要分为2类，一类相关性分析试图通过其他变量预测单独的属性值，另一类方法用一些潜在变量来代表整个数据。前者的典型代表是线性回归，后者一个典型的例子是主成分分析。本文将会用这两种典型的线性相关分析方法进行异常检测。1
线性回归线性回归介绍及误区OLS（最小二乘法）线性回归的假设一 线性模型二 残差期望为0三 Homoscedasticity 同方差性四 No autocorrelation五 exogeneity 假设六 残差是正态分布的线性回归类型单元线性回归多元线性回归 线性回归介绍及误区统计学前面干的是都是去通过统计单一变量的样本去估计总体值，但现实中更为重要的是如何去估计两个变量或者多个变量的关系，比
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2024-07-05 07:40:39
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线性回归的因变量是连续数值型变量。R方—变量之间是否有相关性【模型汇总表】中R表示拟合优度，值越接近1表示模型越好（但不能说他们之间不相关，可能是非线性相关），一元线性回归里，相关系数平方就是R方。多元线性回归中当自变量超过5个时，看调整后的R方。且R^2只是说明列入模型的解释变量对被解释变量的联合影响程度较大，并非说明模型中的各个解释变量对被解释变量的影响程度也大一元线性回归中看R方。回归系数的
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2023-08-01 19:46:26
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异常检测——线性相关方法一、线性回归 什么是回归分析呢？这是一个来自统计学的概念。回归分析是指一种预测性的建模技术，主要是研究自变量和因变量的关系。通常使用线/曲线来拟合数据点，然后研究如何使曲线到数据点的距离差异最小。 线性回归是回归分析的一种。 1、假设目标值（因变量）与特征值（自变量）之间线性相关（即满足一个多元一次方程，如：f(x)=w1x1+…+wnxn+b.）。 2、然后构建损失函数。
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2024-03-31 16:07:39
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效应量简单来讲就是自变量和因变量的关联强度，它较少受样本量的影响，不存在操纵效应量的问题，因此在统计中受到重视。我们将自变量与因变量的关系分为统计意义与实务意义两种，统计意义的关系就是在统计上是显著的，此时p＜0.05；实务意义就是现实中两者确实存在关系。当统计显著时并不一定有实务价值，这时效应量很小，比如相关系数很小但是统计是显著的，或者t检验之类的差异检验差异很小但是统计是显著的，此时一
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2024-04-30 20:04:35
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# 线性回归t检验统计量计算
## 概述
在统计学中，t检验是一种用于判断两个样本之间是否存在显著差异的方法。在线性回归中，我们可以使用t检验来判断回归系数是否显著不为零，从而判断自变量与因变量之间是否存在显著关系。本文将介绍如何使用Python实现线性回归t检验统计量的计算。
## 流程
下面是实现线性回归t检验统计量计算的整体流程：
```mermaid
graph LR
A[收集数据]
原创
2023-10-22 12:19:12
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# Python共线性统计量的实现指南
共线性是回归分析中一个重要问题，它指的是自变量之间存在高度相关性，这可能导致回归模型的估计不准确。在本次教程中，我们将学习如何使用Python计算共线性统计量，包括方差膨胀因子(VIF)。下面我将详细介绍整个流程，并提供具体的代码示例。
## 流程概览
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
从一个生活中的现象说起：我们在装机时，不会安装一款以上的解压软件，也不希望被莫名其妙地安装额外的管家。与此相反，我们会安装多款播放器。那么，这是为什么呢？当然，也可以思考这样一个问题，好评的软件那么多，硬盘又足够大，为什么不都装上？看到第二个问题，思路似乎清晰了。很简单，解压软件、管家的功能大同小异，且都免费，甚至不需要考虑到底用哪个，似乎只要有那么一个就好了。但是，播放器有单机、网络之分。即
统计量统计量是统计理论中用来对数据进行分析、检验的变量。宏观量是大量微观量的统计平均值，具有统计平均的意义，对于单个微观粒子，宏观量是没有意义的．相对于微观量的统计平均性质的宏观量也叫统计量。需要指出的是，描写宏观世界的物理量例如速度、动能等实际上也可以说是宏观量，但宏观量并不都具有统计平均的性质，因而宏观量并不都是统计量。样本均值样本均值(sample mean)又叫样本均数。即为样本的均值。均
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2024-04-01 10:12:45
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承接上一篇二维相图。如果二维相平面中出现了交叉的轨线，则说明这个系统的维度很可能大于二维。下面就以几个经典的系统作为示范。本章不涉及太多知识点，以展示为主。主要介绍三个经典的非线性混沌系统。1 Lorenz系统Lorenz系统是气象学家洛伦兹发现并提出的一个非线性系统，也是混沌学科的开端。在模拟大气流动时，洛伦兹发现初始的一个小小的误差，都会导致系统未来极大的变化。这种思想在20世纪60
什么是T检验？ T检验是假设检验的一种，又叫student t检验（Student’s t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。 T检验用于检验两个总体的均值差异是否显著。一个例子 例1： “超级引擎”工厂是一家专门生产汽车引擎的工厂，根据政府发布的新排放要求，引擎排放平均值应低于20ppm，如何证明生产的引擎
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2024-04-27 19:35:13
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