方差分析（anova过程）做方差分析前提是假设每一个随机变量是符合正态分布的，且方差是一样的可以两两构造t检验进行分析anova过程是交互式过程，需要quit退出可以看到下面分成了两组单因素方差分析R书415页双因素方差分析董书264，数学概念在R书435页不考虑两个变量的交互作用，即相互影响相关分析与回归分析找出变量之间的相互关系 相关分析是发现关联关系，回归分析是写出关系式corr过程nomi
一、多元线性回归1.概念多元线性回归其实是在一元线性回归的基础上增加了若干个自变量个数，数学表达式如下：2.数据清洗（1）原始数据主要问题不一致；重复；含噪声；维度高。（2）缺失值处理的两种方法①删除法根据数据处理的不同角度，删除法可分为以下4种：删除观测样本删除变量：当某个变量缺失值较多且对研究目标影响不大时，可以将整个变量整体删除使用完整原始数据分析：当数据存在较多缺失而其原始数据完整时，可以
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2023-08-24 12:17:05
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1.线性相关系数(皮尔逊相关系数）（用于描述两个变量之间相关性的强弱，系数越大相关性越强）一般判别效力为： 无相关←0.2←弱→0.4←中→0.6←强→0.8←极强→1 2.决定系数（用于描述非线性或两个以上自变量的相关关系，也可用于评价模型效果） &n
多元线性回归分析什么是线性回归？线性回归，如上图所示（这里用二维的例子比较好理解），我们知道许多的 ，即图中红色的点，通过某种方法，得到图中蓝色的线（），即求 的值；然后可以使得未知数据 输入方程，使得结果 具体的关于线性回归的定义，这里是引用西瓜书上定义定义： 给定由 个属性描述的示例 ，其中 是 在第 个属性上的取值，线性模型（linear model）试图学得一个通过属性的组合来进
给定数据集，其中。线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。（注：上面的以及均表示向量；的取值表示在向量上的第d个属性） 先考虑最简单的情形（简单线性回归）：输入属性的数目只有一个。简单线性回归线性回归试图学得，使得 我们可以通过使均方误差最小化来求w和b，即 均方误差对应了常用的欧氏距离。基于均方误差最小化来
目录模型的假设检验(F与T)岭回归与Lasso回归Logistic回归模型决策树与随机森林K近邻模型 模型的假设检验F检验提出原假设(正向验证)和备择假设(反向验证),之后计算统计量与理论值,最后比较大小，如果统计量的值大于理论值，则模型是合理的代码:# 导⼊第三⽅模块
import numpy as np
# 计算建模数据中因变量的均值
ybar=train.Profit.mean()
线性、逻辑回归1、两者对比2、权重矩阵B3、损失函数 1、两者对比分类模型：目标变量是分类变量（离散值），非直线，取值0–1 回归模型：目标变量是连续性数值变量，直线关系，取值无限线性回归： 1、y=ax+b直线，多元线性回归组成的不是直线，是一个多维空间中的超平面 2、损失函数：用残差平方和SSE，残差说白了就是真实值和预测值间的差值（也可以理解为差距、距离）。然后对B求导，得到残差的极小值，
写在前面：在本篇博客中，旨在对线性回归从新的角度考虑，然后引入解决线性回归中会用到的最大似然近似（Maximum Likelihood Appropriation－MLA）求解模型中的参数，以及梯度下降法解决MLA。然后分析加入不同范数（L0, L1, L2）对线性回归的影响。其次，另外一个重点是Logistic回归，他们分别用来做回归和分类。线性回归与Logistic回归的区别，以及由Logis
## 用OLS模型拟合数据并进行方差分析(ANOVA)
### 引言
在统计学中，OLS（Ordinary Least Squares）是一种常见的回归分析方法，用于拟合线性模型。OLS模型的拟合能力和方差分析（ANOVA）的假设检验是统计学中常用的分析方法之一。本文将介绍如何使用Python中的`statsmodels`库来进行OLS模型的拟合，并展示如何通过ANOVA进行方差分析。
##
原创
2023-09-09 08:13:38
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1. sklearn库中的线性回归import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression # 线性回归
# ##线性回归
# paras:
# fit_intercept:boolean，是否进行拦截计算
# norma
线性回归中模型选择的几个度量指标。1，R square统计量：度量回归模型的方差可解释部分。注意，只有往模型里面增加特征，就能够增加R square 统计量。2，F统计量：测试回归模型的整体显著性。如果F统计量较大，就可以拒绝所有系数为0的空假设。3，adjusted R square 统计量。对增加了R square 惩罚，当模型中特征较多时，做一个惩罚。4，Cp统计量：假定总共有K个特征。用其
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2023-08-17 07:32:52
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单因素方差分析常用于判断在多个分组中某个指标是否具有显著差异，下面以射击比赛为例，三位选手分别成绩如下：Pat - 5, 4, 4, 3, 9, 4 Jack - 4, 8, 7, 5, 1, 5 Alex - 9, 9, 8, 10, 4, 10基于上述数据，我们希望判断上述三个选手中成绩最好的。原假设：三个选手的成绩无显著差异。 拒绝原假设的就表示在三个选手中至少有两个人是具有显著差异的。im
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2023-05-31 12:38:31
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题目描述目录一、身高体重1.身高和体重的散点图（先肉眼观察来判断使用什么模型）2.画出拟合后的线性函数与散点图背景对比3.对该模型的分析4.置信区间分析和假设检验5.多图像分析二、不良贷款 三、污染1.以二氧化硫排放量（吨）为因变量2.氮氧化物排放量（吨）为因变量 编辑3.烟（粉）尘排放量（吨）一、身高体重1.身高和体重的散点图（先肉眼观察来判断使用什么模型）我们可以看到体重和
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2023-08-11 15:34:09
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引言 线性和逻辑回归通常是人们为机器学习和数据科学学习的第一个建模算法。 两者都很棒，因为它们易于使用和解释。 然而，它们固有的简单性也有一些缺点，在许多情况下它们并不是回归模型的最佳选择。 实际上有几种不同类型的回归，每种都有自己的优点和缺点。 在这篇文章中，我们将讨论5种最常见的回归算法及其属性，同时评估他们的性能。 最后，希望让您更全面地了解回归模型！ 目录线性回归多项式回
SPSS学习记录day3写在前面 ：今天把剩下的三个检验操作讲完~分析>比较平均值4.摘要独立样本T检验看图就好，就直接输入两组数据的特征，SPSS会自动帮你判断俩组数据平均值是否可以认为相等，pass~~5. 成对样本T检验成对指的是一一对应，成对样本T检验就是对有着一一对应关系的两组样本数据平均值进行检验举个栗子吧：对于同一群大学生，我们在其入学时测量了他们对专业的喜欢程度，毕业时又对他
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2023-08-29 12:52:28
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1. modeling as function approximation统计中一个非常重要的任务是刻画一组变量之间的关系。在回归问题中，往往其中一个变量是我们特别感兴趣的，这个变量通常称为response, dependent variable, 记为y；其他的变量，x1,x2,...xk,通常称为 explanatory, regressor, or independent variables
文章目录线性回归和梯度下降算法机器学习的基本问题一元线性回归预测函数梯度下降法寻优线性回归器模型的转储与载入岭回归RidgeRidgeCVLasso 套索多项式回归 线性回归和梯度下降算法机器学习的基本问题回归问题：由已知的分布于连续域中的输入和输出，通过不断地模型训练，找到输入和输出之间的联系，通常这种联系可以通过一个函数方程被形式化，如：y=w0+w1x+w2x^2…，当提供未知输出的输入时
引言 在之前介绍贝叶斯网络的博文中，我们已经讨论过概率图模型（PGM）的概念了。Russell等在文献【1】中指出：“在统计学中，图模型这个术语指包含贝叶斯网络在内的比较宽泛的一类数据结构。” 维基百科中更准确地给出了PGM的定义：“A graphical model or probabilistic graphical model is a probabilistic model for wh
应该掌握的7种回归模型 博客你应该掌握的7种回归模型！。 线性回归和逻辑回归通常是人们学习预测模型的第一个算法。由于这二者的知名度很大，许多分析人员以为它们就是回归的唯一形式了。而了解更多的学者会知道它们是所有回归模型的主要两种形式。 &nb
前言一般来说，一个完整的机器学习项目分为以下步骤：明确项目任务：回归/分类收集数据集并选择合适的特征。选择度量模型性能的指标。选择具体的模型并进行训练以优化模型。评估模型的性能并调参。让我们通过这几个步骤了解一下基本的回归模型。一、收集数据集并选择合适的特征波士顿房价数据集包含美国人口普查局收集的美国马萨诸塞州波士顿住房价格的有关信息，数据集很小，只有506个案例。查看数据集：v_housing
