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（该条线路为最佳拟合直线），这条拟合过程就称做回归。 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类优点：计算代价不高，易于理解和实现 容易欠拟合，分类精度可能不高 适用数据类型：数值型和标称型数据梯度上升算法的基本思想：要找到某函数的最大值，最好的方法就是沿着该函数的梯度方法搜寻。#5-1 Logistic回归梯度上升优化算法
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R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的编程语言。在数据分析中，我们经常需要使用回归模型来研究变量之间的关系。其中，logit模型是一种常用的回归模型，用于分析二分类变量。在使用logit模型进行分析时，我们需要考虑数据的异方差性，即方差是否随着自变量的变化而变化。本文将介绍如何使用R语言进行logit模型的异方差检验，并提供相应的代码示例。
首先，我们需要准备一组数据，包含一个二分类的因变量
原创
2023-09-07 11:19:05
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文章目录算法介绍定义sigmoid函数逻辑回归算法步骤算法示例基于梯度上升算法的逻辑回归实现基于梯度上升算法的逻辑回归实现总结 算法介绍定义logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将w‘x+b作为
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2024-03-26 06:16:00
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有序多分类Logistic回归模型 一、模型适用条件 研究变量Y是有序的而且是多分类的，常见的如生活满意度，答案包括五个：很不满意；不太满意；一般；比较满意；非常满意。或者三个：满意；一般；不满意。关于主观幸福感的研究，答案包括：比较幸福；一般；比较不幸福。 具体的研究中，有些研究把上述五分类或者三分类变量合并成二分类，使用二项Logistic回归模型，这样的研究比较常见。 二、具体操作 有序多分
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2023-09-25 07:17:48
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一、离散选择模型莎士比亚曾经说过：To be, or not to be, that is the question，这就是典型的离散选择模型。如果被解释变量时离散的，而非连续的，称为“离散选择模型”。例如，消费者在购买汽车的时候通常会比较几个不同的品牌，如福特、本田、大众等。如果将消费者选择福特汽车记为Y=1，选择本田汽车记为Y=2，选择大众汽车记为Y=3；那么在研究消费者选择何种汽车品牌的时候
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2024-08-23 16:47:58
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平稳时间序列以及MATLAB相关工具箱学习笔记概念（1）平稳序列即序列的均值是个常数，与序列长度、起始位置无关。 直观看上去，该序列类似于围绕某一个值上下波动（该值为平稳序列均值）。（2）平稳白噪声序列所谓噪声，可以理解为一种非周期性的扰动。由于其自协方差函数值为0，于是其各序列值没有任何相关关系，所以说平稳白噪声序列是一段没有记忆的平稳序列。 在MATLAB中可用如下代码生成高斯分布下的平稳白噪
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2024-05-31 20:18:14
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算法竞赛入门笔记4Task4 模型调参逻辑回归模型树模型集成模型模型对比与性能评估总结 Task4 模型调参逻辑回归模型理解逻辑回归模型 逻辑回归的原理：逻辑回归模型的应用 逻辑回归模型常用于二分类问题。也用与文本分类、数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。逻辑回归的优缺点优点
训练速度较快，分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关；简单易理解，模型的可解释性非常好，从特征的权重可以
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2024-08-12 14:05:31
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格兰杰检验 协整检验 误差修正模型相关
个人觉得正确的顺序是：先对单变量进行单位根的DF或ADF检验，后者更佳；
然后根据各变量的单整阶数进行如下操作：
1、若各变量是平稳的，可直接进行Granger因果检验；
2、若各变量是同阶单整的，进行EG或者Johansen协整检验；差分后进行Granger因果检验；
3、若变量是不同阶单整
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2023-12-05 13:52:34
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逻辑斯蒂回归（Logistic Regression，以下简称LR）的应用还有工程学的思路一般介绍地都很清楚，大多数方法都从Sigmoid函数开始。本博文试图通过其他视角来重新理解LR是如何推导的。Logit变换对于预测一个分类变量，一个常见地推广OLS的方法就是直接采用$$P(y = 1 | \theta, X) = \beta X$$这个模型相当简单，我们用Andrew NG的图很容易就展现了
在数据分析领域，logistic回归模型被广泛应用于二分类问题的解决。为了确保我们所建立的logit模型的有效性，显著性检验是不可或缺的步骤。本文将详细介绍logit模型显著性检验的R语言代码实现及相应过程。
在进行logit模型分析时，我们接收到一条用户反馈：“我想知道如何使用R语言进行logit模型的显著性检验。”这突出了在实际业务中，对于模型解释能力和可靠性的关注。
> “我想知道如何使
白噪声一、白噪声定义及性质在时间序列中，最简单的平稳过程(纯随机过程)就是白噪声过程(White Noise)，具体如下： {} 是白噪声过程，如果满足： 也就是均值为0，方差为 ，协方差为0 (无自相关性) 的序列，简单记为 从白噪声序列的协方差为0可以得到，其ACF除在0处之外均为0，即 只有当序列为白噪声序列才有上述的关系，容易出错的是，很多人往往计算时会下意识默认序列为平稳序列，于是
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2024-06-05 12:50:30
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一、离散选择模型（Discrete Choice Model, DCM）常见的DCM模型：二项Logit（Binary Logit）、多项Logit（Multi-nominal Logit）、广义Logit（Generalized Logit）、条件Logit（Conditional Logit）、层式Logit（Nested Logit）、有序Logit/Probit（Ordered Logit
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2024-01-02 20:58:30
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# 使用Python实现Logit模型
Logit模型，也称为逻辑回归，是一种常用的统计模型，广泛应用于二分类问题。本文将为刚入行的小白提供从头到尾实现Logit模型的完整流程，代码示例以及必要的解释。
## 流程概述
在实现Logit模型的过程中，通常可以分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--------
> Photo by Thought Catalog on Unsplash 暂时忘记深度学习和神经网络。随着越来越多的人开始进入数据科学领域，我认为重要的是不要忘记这一切的基础。统计。如果您不熟悉分析领域，那就可以了！ 我们都是从某个地方开始的！但是，重要的是要意识到我将在本文中分享的机器学习模型假设的存在。很幸运，我在大学时代就已经研究了所有这些概念，所以我认为回到基础知识并撰写
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2024-05-13 12:07:57
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1、模型识别 （1） 数据录入 打开 Eviews 软件，选择“File”菜单中的“New–Workfile”选项，在“Workfile structure type” 栏选择Dated-regular frequency，在Date specification栏中选择Monthly，start date填2017:1、end date填2019:12，点击 ok，如下图，这样就建立了一个工作文件
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2023-12-10 09:12:32
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01 生活中，我们经常遇到以下问题如何预测一个用户是否购买某件商品？如何预测用户流失概率？如何判断用户的性别？如何预测用户是否点击某商品？如何判断一天评论是正面还是负面？预测用户是否点击某个广告如何预测肿瘤是否是恶性的等等02 如何选择算法模型解决问题？现实中的这些问题可以归类为分类问题 或者是二分类问题。逻辑回归是为了就是解决这类问题。根据一些已知的训练集训练好模型，再对新的数据进行预测属于哪个
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2023-12-12 12:40:48
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一、问题描述 前面我们讨论了使用线性模型进行回归学习，但是要做分类任务怎么办？只需要找一个单调可微函数将任务分类的真实标记 y 与线性回归模型的预测值联系起来。 考虑二分类任务，其输出应该是 y 属于[0, 1]。而线性回归模型产生的预测值 z = wx+b是实值。于是我们考虑将 z 转换到 0 / 1值。二、对数几率回归&n
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2024-03-21 10:06:02
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参考资料：【回归分析】台湾交通大学-黄冠华教授goal : to test how well the used model fits to the observed data.in the linear regression,the coeffient of determination , which represents the fraction of the total variation o
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2023-11-21 21:39:51
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在模型创建完成后，我们需要考虑模型的适当性，如模型的拟合优度，预测准确性和模型的 检验。1拟合优度评价我们在对模型的拟合优度进行评价时，需要判断模型的预测值与对应的观测值是否具有较高的一致性，如果匹配性较好，就认为这一模型拟合数据，否则，将不接受这一模型，需要对模型重新设置。从这一点上来说，模型的适当性指的就是拟合优度。那么可能就有小伙伴会问了，我们要从哪些角度来判断模型的好坏呢？统计
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2023-10-20 16:53:34
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