一、使用图形对数据初步进行描述。 使用（直方图，经验分布图，与QQ图）描述数据的分布结构，预判分布。1.常用直方图，适用于连续性数据。hist(x),lines(density(x)) 2.经验分布图，一般的总体分布。ecdf(x) #生成x的向量
plot(x, ..., ylab="Fn(x)", vert
h = chi2gof(x)返回零假设的测试决策，即矢量中的数据来自正态分布，使用 chi-square 拟合优度检验估计为均值和方差。另一种假设是，数据不是来自这种分布。结果是，如果检验在 5% 显著性水平上拒绝零假设，则相反 h = chi2gof(x,Name,Value)返回 chi-square 拟合优性测试的测试决策，并附加由一个或多个名称值对参数指定的选项。例如，您可以测试
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2023-12-03 00:39:29
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0 目的（意义）拟合优度检验是用卡方统计量进行统计显著性检验的重要内容之一。它是依据总体分布状况，计算出分类变量中各类别的期望频数，与分布的观察频数进行对比，判断期望频数与观察频数是否有显著差异，从而达到从分类变量进行分析的目的。用来检验观测数与依照某种假设或分布模型计算得到的理论数之间一致性的一种统计假设检验，以便判断该假设或模型是否与实际观测数相吻合。1基础知识1.1独立性检验对于两个分类变量
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2023-10-12 15:43:53
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几个常用的概率函数介绍这里，参考R语言实战，以及[Fitting Distribution withR]的附录。一.认识各种分布的形态1.1 连续型随机变量的分布首先，我们来回顾一遍各类分布函数的表达式，及其关系。先逐一介绍与标准正态分布相关的一些分布：正态分布，卡方分布，t−分布，F−分布，Wishart分布。先上个图，一睹为快。以上几个分布之间的关系如以下结构图所示。[广义线性模型导论3rd
梯度下降重点正规方程去进行房价预测from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LinearRegression,SGDRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessin
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2024-07-01 18:03:03
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可决系数 可决系数（coefficient of determination） 如果样本回归线对样本观测值拟合程度越好，各样本观测点与回归线靠得越标,它也是反映多个自变量对因...
原创
2023-11-07 13:48:11
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(1)拟合优度的卡方检验（，goodness-of-fit test）:是最常报告的拟合优度指标，与自由度一起使用可以说明模型正确性的概率，/ df是直接检验样本协方差矩阵和估计方差矩阵之间的相似程度的统计量，其理论期望值为1。/ df愈接近3，表示模型拟合较好，样本较大时，5左右也可接受。2)拟合优度指数(goodness-of-fit index, GFI）和调整拟合优度指数（adjust g
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2024-02-07 14:05:49
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1.在科学研究中，经常假设收集的数据服从某一个分布 ，我们通常对数据是否服从假定的分布 进行统计检验，该检验称为拟合优度检验。本节假设分布 为离散型。下面介绍拟合优度的卡方检验以及如何用统计模拟来克服小样本情况下卡方检验的缺点。 2.假设 为一容量为 的样本,问该样本是否服从一离散分布 ？下面我们给
卡方检验是很常用的一种分析方法，什么情况下使用卡方检验？如果你手上的数据是一种定类数据，比如性别（男、女）是否患病（是、否）。你还想要分析定类数据和定类数据之间的差异关系。例如想要分析性别和是否抽烟之间的关系。这一句话里面包含两个词语，分别是：性别，是否抽烟。性别为X，是否抽烟为Y。性别为定类数据，是否抽烟也是定类数据，此时就可以使用卡方检验。这篇文章分享分别使用两种常见统计分析工具SPSS和SP
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2023-10-24 00:34:36
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1、过拟合问题 欠拟合：根本原因是特征维度过少，模型过于简单，导致拟合的函数无法满足训练集，误差较大； 解决方法：增加特征维度，增加训练数据； 过拟合：根本原因是特征维度过多，模型假设过于复杂，参数过多，训练数据过少，噪声过多，导致拟合的函数完美的预测训练集，但对新数据的测试集预测结果差。 过度的拟合了训练数据，而没有考虑到泛化能力。 解决
1. Logistic 回归定义1.1 主要思想假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程称为回归。利用Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。1.2 Logistic 回归的一般过程（1）收集数据：采用任意方法收集数据。 （2）准备数据
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2024-06-04 16:21:40
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1、单选题的卡方检验【案例】这是一项中国大陆游客赴某国旅行意愿的市场调研，变量X是旅游成熟度1-3级，变量Y是期望的参团方式，分为四类，希望检验不同成熟度的游客之间，参团方式的差异是否可以推及总体。分析-描述统计-交叉表一般习惯把自变量放在列，把两个变量选进来，然后对于画红框的三项进行设置。H0是不同成熟度游客参团方式没有差异。 1、统计按钮，选卡方检验。 2
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2023-11-29 01:03:12
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数理统计15：拟合优度检验(2)，列联表，正态性检验
本文我们继续讨论拟合优度检验的相关问题。由于本系列为我独自完成的，缺少审阅，如果有任何错误，欢迎在评论区中指出，谢谢！目录Part 1：分布未知的Pearson \(\chi^2\)检验Part 2：列联表Section 1：独立性检验Section 2：齐一性检验Part 3：正态性检验附录1、ch
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2023-09-16 07:34:57
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基础知识2.1定义变量1.变量名称①变量名称首字母不可用数字、空格，变量名也不可用“！、？、$、all、and”(可用汉字、拼音、符号)②变量名称不区分大小写③变量名最后一个字符不可用”. -“2.变量类型汉字——字符串3.标签相当于添加备注4.值通过添加数值和代表的标签可反映数据情况，如“1=男，2=女”2.2数据打开方式方法一：输入方法二：文件-打开-数据-选择文件方法三：文本导入
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2024-08-08 07:58:28
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R平方就是拟合优度指标，代表了回归平方和（方差分析表中的0.244）占总平方和（方差分析表中的0.256）的比例，也称为决定系数。你的R平方值为0.951，表示X可以解释95.1%的Y值，拟合优度很高，尤其是在这么大的样本量（1017对数据点）下更是难得。
系数表格列出了自变量的显著性检验结果（使用单样本T检验）。截距项（0.000006109）的显著性为0.956（P值），表明不能
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2023-06-20 16:53:48
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# Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验的 Python 实现指南
在统计学中，Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验是一种用来评估 logistic 回归模型预测效果的常用方法。这个检验帮助我们判断模型是否能够良好地拟合数据。本文将指导一位刚入行的小白如何使用 Python 实现这个检验，并详细解释整个流程和代码的功能。
## 整体流程
在实现 Hosmer-Lemeshow
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2024-10-01 06:35:24
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贝叶斯统计学派的一些理解在计算后验分布前，从先验分布开始。先验分布反映了我们在看到具体数据前对参数的认知。似然函数反映的是在下观测事件发生的概率。运用条件分布的贝叶斯公式，我们可以通过以下方式计算后验分布：被称作边际似然，因为它是通过对未知的去积分而得到的。离散情况下积分可以理解为求和，故此处直接理解为所有可能的下发生的概率即可。需要注意的是与独立，是个常数，所以当我们想推断时，我们往往会忽视它（
机器学习实战四（Logistic Regression）这一章会初次接触最优化算法，在日常生活中应用很广泛。这里我们会用到基本的梯度上升法，以及改进的随机梯度上升法。Logistic回归优点：计算代价不高，易于理解和实现缺点：容易欠拟合，分裂精度可能不高原理：根据现有数据堆分类边界线建立回归公式，依次进行分类。这里的回归其实就是最佳拟合的意思。1、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类
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2024-08-15 16:33:45
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决定系数(拟合优度)的相关概念 拟合优度定义近期做多元回归分析拟合工作中，在进行线性拟合时，决定系数（又称拟合优度）上不去（卡在0.3左右）一直是困扰工作进度的一个大问题。在经过多元高阶多项式和指数多项式等方法尝试后，虽有一定提高（达到0.4左右）但仍无法达到满意程度。因此开始尝试非常规的智能算法拟合。经尝试，用BP神经网络进行拟合发现拟合优度一下涨至0.7，而经改进，采用双隐含层BP神
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2023-08-14 08:23:43
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文章目录核心思想什么是正态分布？正态分布的参数标准正态分布：正态分布的特例代码也可以试试哦 核心思想什么是正态分布？正态分布也被称为高斯分布或者钟形曲线（因为它看起来像一个钟），这是统计学中最重要的概率分布，就像我们在大自然中经常看到的那样，它有点神奇。例如，身高、体重、血压、测量误差、智商得分等都服从正态分布。正态分布的参数正态分布总是以平均值为中心，而曲线的宽度则由标准差（SD）决定。、这是
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2024-02-04 07:22:22
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