为了理解、解释、预测某个问题，我们会进行回归分析。上一篇中提到了回归模型中的因变量和解释变量的概念，用一组解释变量来建模解释因变量，但事实上，选择一组优质的解释变量并不是那么容易。通常我们会根据一些常识、理论基础、某些研究、专家的意见、参考文献等等选择一组解释变量，来进行解释变量的筛选。在ArcGIS Desktop中，当我们使用 普通最小二乘法（OLS）执行回归分析的时候，工具会进行诊断测试，提
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2023-12-04 11:26:24
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# Python回归分析模型诊断
回归分析是统计学中用于分析变量之间关系的一种重要方法。在数据科学与机器学习领域，回归模型被广泛应用于预测和解释变量之间的关系。不过，构建回归模型仅仅是第一步，后续的模型诊断同样至关重要。本篇文章将带你了解回归分析的模型诊断方法，并通过示例代码以便你能在实际工作中应用。
## 1. 回归模型的基本介绍
回归模型（regression model）一般用于描述因
原创
2024-09-04 03:38:02
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多元线性回归的前提条件：因变量不能和扰动项有线性关系自变量与因变量之间要有线性关系自变量之间不能有太强的线性关系扰动项或残差独立且应服从均值为0、方差一定的正态分布/ 01 / 残差分析残差分析是线性回归诊断的重要环节。残差应服从的前提条件有三个：残差方差齐性残差独立同分布残差不能和自变量相关(不能检验)通过查看残差图来查看残差情况。残差图可分为四类：残差正常分布：残差随机分布，上下界基本对称，无
原创
2020-12-24 16:33:52
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接上篇的线性回归文章，传送门如下。Python数据科学：线性回归多元线性回归的前提条件：因变量不能和扰动项有线性关系自变量与因变量之间要有线性关系自变量之间不能有太强的线性关系扰动项或残差独立且应服从均值为0、方差一定的正态分布/ 01 / 残差分析残差分析是线性回归诊断的重要环节。残差应服从的前提条件有三个：残差方差齐性残差独立同分布残差不能和自变量相关(不能检验)通过查看残差图来查看残差情况。
原创
2021-01-19 16:13:34
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# Python一元线性回归回归诊断
在机器学习和统计学中，线性回归是一种常用的回归分析方法，能够通过一条直线来描述变量之间的关系。本篇文章将为刚入行的小白介绍如何用Python实现一元线性回归的回归诊断。我们将讨论整个实现流程，并提供必要的代码讲解。
## 一、实现流程
下面是进行一元线性回归回归诊断的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必
前言上面我们介绍了线性回归, 岭回归, Lasso回归, 今天我们来看看另外一种模型—"逻辑回归". 虽然它有"回归"一词, 但解决的却是分类问题目录1. 逻辑回归2. 优缺点及优化问题3. 实际案例应用4. 总结正文在前面所介绍的线性回归, 岭回归和Lasso回归这三种回归模型中, 其输出变量均为连续型, 比如常见的线性回归模型为:其写成矩阵形式为:现在这里的输出为连续型变量, 但是实际中会有"
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2023-10-07 21:32:12
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逻辑回归（logistics regression）一、逻辑回归的概念1. 回顾线性回归2. 为什么要用逻辑回归二、逻辑回归1. “回归”的基本原理2. 具体过程（1）引言（2）逻辑回归模型的构建（3）构造预测函数（4）构造损失函数
J
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2024-02-04 20:24:16
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逻辑回归不是回归 由线性回归所知，回归主要处理连续型变量。而逻辑回归处理类别型变量，因此用于分类问题，就是用回归的办法来做分类。举例 我们可以利用一个人饮食、睡眠等因素，预测这个人肿瘤的大小（回归问题），然后利用肿瘤大小阈值判定恶性还是良性（分类问题）我们先利用简单线性回归的思路，利用肿瘤大小，预测这个肿瘤是良性还是恶性。 由上图所示，x轴为肿瘤大小，0代表良性肿瘤，1代表恶性肿瘤。 红×代表一个
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2024-02-19 22:41:10
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一、背景今天需要批量导入xy点数据，做成shp导入数据库，发成服务，结果在发服务的过程中老报错。提示字段shapezid错误，如下仔细对比了能正常发服务的shp数据的字段，发现2个区别正常发服务的数据的shape字段出错的数据的shape字段二、shape属性出现点zm是什么意思呢？查阅了资料，确定了 点ZM的意思是这个属性包含点的Z和M值在ArcGIS中，我们常用的几何类型有点、线、面、体（体，
得到线性回归模型后，应当对模型进行诊断。意思就是，检查是否有以下不合理之处：（相较于预测模型之前的数据清洗阶段，对于残差的评估，更像是一种验算阶段）1. 非线性可以通过散点图来诊断，因为ei以及消除掉源数据中的线性趋势，理想情况下ei应该为大致同一大小，否则可以判断为非线性。2. 忽略重要变量可以将ei和所有排除的特征做散点图，如果发现他们存在关联，则说明此特征是被忽略的。3. 误差方差不定可以通
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2024-05-12 19:50:31
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1.大纲
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2019-02-24 22:24:00
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目录##变量筛选方法预测与回归诊断其他统计量SAS中Weight和Freq的区别Refreence1. 变量筛选方法全回归模型 （None）向前发（Forward） -- 逐步引入法向后发（Backward） --逐步剔除法逐步筛选法 （Stepwise）最大Rsquare增量法（Maxr）最小Rsquare增量法（Minr）Rsquare选择法（Rsquare）修正Rsquare选择法（Adjr
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2024-05-10 16:35:42
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1. 线性模型的基本形式我们将形式为f(x)=w1x1 +w2x2+...+wnxn+b的方程式称作线性方程。对于这个方程式，只要能求出w1、w2...wn和b，并代入x1、x2...xn，则可以求出对应的f(x)的值。以上是线性方程式的描述，将此方程式转移到机器学习中的线性模型，描述如下：由给定的n个特征值组成的特征集示例x=(x1;x2;...;xn)，其中xi是x在第i个特征上的取
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2024-04-26 17:50:42
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编者按：在拥挤的人群的场景下，由于人群过于密集，重合程度太高，所以每个人的位置难以用人体检测框表示，而传统的一些自下而上的人体姿态估计算法也很难检测到人物的关键点。因此，微软亚洲研究院提出了用直接回归坐标的方法设计多人姿态检测模型，其结果超过了此前的关键点热度图检测并组合的方法，并且在 COCO 和 CrowdPose 两个数据集上达到了目前自底向上姿态检测的最好结果。相关工作“DEKR: Bot
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2024-07-16 19:45:22
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一、回归算法1.1 一元线性回归 最小二乘法：通过使因变量的真实值和估计值之间的离差平方和达到最小来求 β0 和 β1 1.2 多元回归（今天先略过） 通过矩阵来求解最小二乘法 二、回归算法相关函数使用 R 自带的 women 数据集一元线性回归# 模型创建
fit1 = lm(weight~.,data=women) #
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2023-07-24 18:45:20
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正常运行的代码总会出现问题，而且总会以出乎你意料的方式表现出来。代码的正常运行只不过是不正常的一种特殊情况，不正常反而是常态。之所以把问题归结为不可能的玄学问题或者偶现事件，是因为问题超出自己的认知范围，应该努力提升自己把这类问题变为可解释和可解决的方案。思路通常需要故障排除时，问题已经发生，可以告知相关人员，现在开始解决。1、顶住压力，先不用理会别人的看法或者想法，相信自己才是最了解这个系统的。
在线性回归中，y丨x；θ~N（μ，σ^2)。在逻辑回归中，y丨x；θ~Bernoulli（Φ）。这两个都是GLM中的特殊的cases。我们首先引入一个指数族（the exponential family）的概念。如果一个分布能写成下列形式，那么我们说这个分布属于指数族。
η是分布的自然参数（natural parameter ），比如伯努利分布中的Φ；T(y)是充分统计量（su
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2024-03-19 22:08:38
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一、线性回归模型假设条件我们接着上篇文章《R语言下的线性回归模型》开始讲解线性模型诊断方面的操作。我们说过，线性模型的参数估计采用了最小二乘法的思想，但基于该思想是有前提...
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2022-08-12 10:28:03
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gvlma() gvlma函数可以用来检测线性拟合模型的假设是否成立，并对峰度、偏度进行验证。 install.packages("gvlma") library(gvlma) gvlma(fit) 结果如下，原假设是假设成立，所以当p>0.05时，才符合线性模型 Global Stat [全局统计 ...
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2021-07-20 11:45:00
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1 摘要 本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识。前四节主要讲述了回归问题，回归属于有监督学习中的一种方法。该方法的核心思想是从连续型统计数据中得到数学模型，然后将该数学模型用于预测或者分类。该方法处理的数据可以是多维的。 讲义最初介绍了一个
