背景：实现一个线性回归模型，根据这个模型去预测一个水库的水位变化而流出的水量。加载数据集ex5.data1后，数据集分为三部分：1，训练集(training set)X与y；2，交叉验证集(cross validation)Xval, yval；3，测试集(test set): Xtest, ytest。 一：正则化线性回归(Regularized Linear Regression)1
一、线性变换的定义Definition: Let V and W be vector spaces. We call a function T : V →W a linear transformation (or linear) from V to W if for all x, y ∈ V and c ∈ F , we have (a) T(x+y) = T(x) + T(y) and
回归分析关键词1、回归(regression)：发生倒退或表现倒退；常指趋于接近或退回到中间状态。在线性回归中，回归指各个观察值都围绕、靠近估计直线的现象。2、多元回归模型(multiple regression model)：包含多个自变量的回归模型，用于分析一个因变量与多个自变量之间的关系。它与一元回归模型的区别在于，多元回归模型体现了统计控制的思想。3、因变量(dependent varia
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2024-06-01 16:19:19
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最近笔者受邀进行了一次分享并为此制作了一个 PPT 。完后 PPT 弃之可惜，做成图片配上说明分享于此（PDF 版）。 page 1 题图来自波兰艺术家 Zbigniew Bielak 。他的作品被许多重金属 / 极端金属乐队用作专辑封面。例如 Mayhem ，Behemoth，Ghost 等。 page 2 本 PPT 的内容导览。思路是先介
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2024-02-21 13:43:26
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题的难点：1、有运算优先级，不好判断。2、有破坏整体和谐性的讨厌的括号。3、不知道哪里要填数。4、要求方案数很大，搜索不会做呐。发现难点1和2都是中缀表达式的缺点。转成后缀表达式后难点1、2就烟消云散了。普及一下： 前缀表达式（又称波兰表达式）与后缀表达式（又称逆波兰表达式）较我们平常使用的中缀表达式，最主要的特点是没有括号。前/后缀表达式是一种十分有用的表达式，将中缀表达式转换为前缀表达式后，
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2024-08-09 18:54:14
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作者 | Amond Lee即使是没有任何统计学基础的读者朋友可能也听说过「p 值」，但是鲜有文章能够清楚解释 p 值是什么，以及 p 值在统计学中的作用。本文是 TowardDataScience 的一篇博文，作者条理清楚地解释了 p 值的相关内容，并给出了一个简单的例子，适合读者参考。还记得我作为暑期实习生第一次在 CERN 海外实习时，大多数人都在讨论，要超过「5-sigma」阈值（这意味着
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2023-12-02 20:52:07
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p值是在假定原假设为真时，得到与样本相同或者更极端的结果的概率。 如果是检验问题，p值反映的是样本数据支持原假设的证据，p值越大，证据越强
原创
2023-11-07 14:02:53
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python中的p值和列表(p values and lists in python)
我有一个嵌入文档的大数字数据集。 我想将它们全部提取出来，将它们放在一个有序列表中，然后将它的“pvalue”返回到每个文档：这是它在排序列表中的顺序除以列表的长度。 我在查找如何在python代码中执行此操作时遇到了很多麻烦。
movie_records = db.movies.find()
list=[]
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2024-05-27 22:57:18
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> Photo by Ian Parker on Unsplash Python有一些非常完善且成熟的用于统计分析的库，其中最大的两个是statsmodels和scipy。 这两个包含很多(我的意思是很多)统计函数和类，这些统计函数和类将在99％的时间内覆盖您的所有用例。 那么为什么还有新的库发布呢？新来者常常试图填补一个空白，或者提供一些既定竞争所没有的东西。 最近，我偶然发现了一
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2023-12-30 19:41:54
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. 世界上存在许多依靠人的直觉无法判断真伪的问题，这是“统计学”应运而生的基础，统计学也是现代科学的基本工具。进行数据统计分析时，许多科学家看到 P 值为0.01，就会马上意识到这个含义为“结果出现错误的几率为 1%”。这种我们习以为常的认识到底从什么时候开始的？这种判断是否真的可靠？今天的《自然》发表一篇新闻观察，同时杂志配发一篇
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2024-05-08 20:41:13
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# 第七章 基本统计分析
# 本章内容
# 描述性统计分析
# 频数表和列联表
# 相关系数和协方差
# t检验
# 非参数统计
# 7.1 描述性统计分析
# 本节中，我们将关注分析连续型变量的中心趋势、变化性和分布形状的方法。为了便于说明， 我们将使用第1章中Motor Trend 杂志的车辆路试(mtcars)数据集。我们的关注焦点是每加仑 汽油行驶英里数(mpg
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2023-08-26 13:10:19
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一、逻辑回归1.什么是逻辑回归逻辑回归又称对数几率回归，是一种广义的线性回归分析模型逻辑回归的工作原理：利用回归思想解决分类问题，通常用于二分类问题通过逻辑函数(Logistic或Sigmoid)将线性回归的结果(-∞,∞)映射为概率值(0,1)# 线性回归算法解决回归问题: y值(目标值/标签值)为连续值, 如预测用户信用额度 # 逻辑回归算法解决分类问题: y值(目标值/标签值)为离散值(分类
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2024-04-07 20:48:07
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0. 相关知识点统计学习（statistical learning）是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。统计学习的对象是数据（data），它从数据出发，提取数据的特征，抽象出数据的模型，发现数据中的知识，又回到对数据的分析与预测中去统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性（例如概率分布），这是统计学习的前提。对数据的预测与分析是通过构建概率
P值
编辑本段P值的意义
P value [1] P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明这种情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高
# 如何在Python中计算Logistic回归的p值
在数据分析和机器学习的过程中，Logistic回归是一个非常常用的模型。Logistic回归用于二分类问题，它可以帮助我们理解自变量与因变量之间的关系。计算p值是评估模型中每个自变量统计显著性的重要步骤。本文将为你提供一个详细的步骤指南，以便理解和实现Python中的Logistic回归p值计算。
## 1. 流程概述
下面的表格展示了
测试标准 p值 We have all used this is in our stats classes: the null hypothesis is rejected if p<0.05. This short blog is about an explanation of p-value, and how it is connected to the confidence inte
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2024-02-28 13:48:30
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# 如何在 Python 中计算 p 值
p 值是统计学中用来检验假设的一种关键指标。计算 p 值的方法有很多，我们通常使用 Python 中的 `scipy` 库来完成这个任务。接下来，我将为你详细介绍实现 p 值计算的流程、步骤和相关代码示例。
## 流程概述
在计算 p 值之前，我们需要确定一个统计假设，并准备好数据。以下是计算 p 值的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|----
原创
2024-09-03 06:57:03
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几个同义词概念p-value：常用的统计学显著性检验指标，衡量一次检验假阳性率的指标（False positive rate） ；Q value：调整后p-value，衡量错误发现率的指标（False discovery rate，简称FDR）。即使用Q value的这个参 数预估FDR。adjust p-value：调整后p-value值通常情况下，我们可以认为Q value = FDR = a
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2024-06-28 19:16:39
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1.定义 FDR（false discovery rate），是统计学中常见的一个名词，翻译为伪发现率，其意义为是 错误拒绝（拒绝真的（原）假设）的个数占所有被拒绝的原假设个数的比例的期望值。//FDR是个期望值 2.利用Benjamini–Hochberg方法计算FDR的计算及R语言实现FDR的计算相当简单，包括以下几步： 1.对p值进行从小到大的排序
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2024-07-04 12:29:59
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统计学意义(p值)ZT结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0。05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所
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2023-09-24 21:28:50
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