4.1 一元回归分析
4.1.1
回归方程的计算
在高等数学中，研究函数两个变量的关系，它们是确定的关系，当自变量取定后，随之唯一确定。现实中，两个变量与经常有相关关系。例4.1 研究化肥用量与小麦产量之间的关系，试种7块，每块一亩，得到实验数据（单位kg）：
化肥用量：15, 20, 25, 30, 35, 40, 45小麦产量：330, 345, 365, 405
上一节，我们介绍了梯度上升优化参数算法。并将Python代码和Matlab代码的写法做了分析。同时，前面我们说了梯度下降法有两种（批量和随机） 批量法前面已经有代码。本节我们将上节得到的分类结果可视化（即画出分类线（决策边界）），并且给出随机梯度法和改进的随机梯度法。最后给出一个完整的实例。1 可视化数据：画出决策边界 前面我们通过梯度法得到最佳的回归系数：W=[w0,w1,...wn]Timp
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2024-04-12 06:00:23
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以下学习笔记与原链接的不同之处在于：对原链接内容进行了增删，删去了一些题外话，增加了对一些重要概念的详细解释；对一些函数的各个参数进行了详细说明；对源代码增加了更加详细的注释，确保小白也能完全看懂；对有bug的代码进行了修复；增补了原链接中缺失的数据文件logistic_ex1.xlsx。1.一元回归 （1）一元线性回归[ 例1 ] 近 10 年来，某市社会商品零
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2024-04-19 13:24:42
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拟合用到的数据是老师给的鲍鱼数据<abalone.csv>，想做一个“整体重量”关于“长度”、“直径”、“高度”的多元回归分析。下面是多元回归的基础代码：clc;clear
A1=importdata('abalone.csv');
% A1.data(101:end,:)=[]; %% 弄十几个数据看一眼
X1=A1.data(:,1:3);
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2023-10-10 19:27:45
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前言多元线性回归模型非常常见，是大多数人入门机器学习的第一个案例，尽管如此，里面还是有许多值得学习和注意的地方。其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型，所以本文会将原理知识穿插于代码段中，争取以不一样的视角来叙述和讲解如何更好的构建和优化多元线性回归模型。主要将分为两个部分：详细原理Python 实战Python实战Python多元线性回归的模型的实战案例有非常多，这里虽然选
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2024-05-08 09:55:04
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一、概述 回归分析是处理难以用一种精确方法表示出来的变量之间关系的一种数学方法。可分为（一元/多元）（线性/非线性）回归分析。线性回归分析是两类回归分析中较简单的一类，也是应用较多的一类。 本节由于涉及较多数理统计中的名词，篇幅受限，数学部分不细述，只介绍matlab实现部分。可在有数理统计部分专业知识的基础上，参考相关书本学习。二、 线性回归分析y=β0+β1x+ε 确定的模型为一元线性回归
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2024-04-04 19:12:04
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《第5讲-回归分析-Matlabppt课件》由会员分享，可在线阅读，更多相关《第5讲-回归分析-Matlabppt课件(125页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、第五讲 数据拟合回归分析,回归一词的由来,谢中华 天津科技大学,2021/2/16,相关与回归分析概述 线性回归 非线性回归 回归分析的Matlab函数,主要内容,变量间的关系,确定性关系或函数关系 y=f (x,人的身高和体重 家庭的
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2024-03-30 08:24:30
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本文为Maching Learning 栏目补充内容，为上几章中所提到单参数线性回归、多参数线性回归和 逻辑回归的总结版。旨在帮助大家更好地理解回归，所以我在Matlab中分别对他们予以实现，在本文中由易到难地逐个介绍。 本讲内容：Matlab 实现各种回归函数=========================基本模型Y=θ0+θ1X1型---线性回归（直线拟合）解决过拟合问题
基于MATALB语言实现线性回归分析摘要针对各学科领域中常遇到的一元或者多元线性回归问题，在简单介绍回归分析基本理论的基础上，结合具体实例，详细介绍了基于回归算法编写MATLAB程序、利用MATLAB预定义函数以及二者相结合解决多元线性回归问题的方法。再根据已得的实验结果以及以往的经验来建立统计模型，并研究变量之间的相关关系，建立起变量之间关系的近似表达式，并由此对相应的变量进行预测和控制。关键字
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2024-04-01 06:19:39
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5.1 单因素方差分析
5.1.1
方差分析的基本概念
在实际问题中，人们常常需要在不同的条件下对所研究的对象进行对比试验，从而得到若干组数据（样本）。方差分析就是一种分析、处理多组实验数据间均值差异的显著性的统计方法。其主要任务是，通过对数据的分析处理，搞清楚各实验条件对实验结果的影响，以便更有效地指导实践，提高经济效益或者科研水平。
在统计中，人们称受控制的条件为因素，因素所
“线性/非线性回归分析Matlab算例”01—一元线性回归分析代码：% 一元回归x=[1097 1284 1502 1394 1303 1555 1917 2051 2111 2286 2311 2003 2435 2625 2948 3055 3372];%自变量时间序列数据y=[698 872 988 807 738 1025 1316 1539 1561 1765 1762 1960 190
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2024-03-08 17:45:09
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继续讲解！依旧是理论内容！学编程的人一定要学好数学！编程的核心是算法！语言只是工具！简单的用一句话来概括：找规律！MATLAB中如何来表征呢？未完，待续！
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2024-09-03 17:22:23
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下面是一道例题
原创
2022-06-27 19:36:39
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主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），是一种统计方法。在处理实际问题中，多个变量之间可能存在一定的相关性，当变量的个数较多且变量之间存在复杂的关系时，增加了问题分析的难度。主成分分析是一种数学降维的方法，该方法主要将原来众多具有一定相关性的变量，重新组合成为一种新的相互无关的综合变量。例如，当选择第一个线性组合即第一个综合变量为F1，希望F1能够反映更多的
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2024-04-19 12:31:39
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问题陈述目标是通过使用线性回归技术进行统计推断预测，使用来自论文“(1977) Narula and Wellington, Prediction, Linear Regression and the Minimum Sum of Relative Errors, Technometrics””的数据。这个数据集为每个待预测变量(有11个不同的待预测变量)和响应变量给出了28个数据。数据见表1：表
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2024-04-01 06:48:52
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一、前言第24届冬季奥林匹克运动会在北京隆重展开，我们要研究一个问题：奥运会东道主是否有优势？在历史数据中，我们发现好像东道主的国家在当年奥运会上获得金牌的数目比四年前非东道主国家获得的金牌数多，我们需要探究这个规律。 二、历史背景回归(regression)一词，来源于遗传对身高的影响的分析。父母的高矮，对子女有影响；但另一方面，个子特高的父母，子女会一般比他们矮；个子特矮的父母，子女比他们高。
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2024-04-19 13:07:16
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实验目的 （1） 直观了解回归分析基本内容； （2）掌握用数学软件求解回归分析问题。实验要求 实验步骤要有模型建立，模型求解、结果分析。实验内容(1)考察温度x对产量y的影响，测得下列10组数据： 求y关于x的线性回归方程，检验回归效果是否显著，并预测x=42℃时产量的估值及预测区间（置信度95%）.（2）某零件上有一段曲线，为了在程序控制机床上加
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2023-08-25 21:40:15
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import numpy as np
import pandas as pd
import mathdf=pd.read_excel("data.xlsx",dtype=str)df.describe()
随机值公司Id时间内注册公司数量（月）注册地址重合关联公司涉案法人有涉案记录（总次数）社保人数纳税金额法人过境记录预测结果属性count47234723472347234723472347
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2024-05-17 15:05:17
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一、回归、插值、逼近、拟合的区别1、总体概况插值和拟合都是函数逼近或者数值逼近的重要组成部分。他们的共同点都是通过已知一些离散点集M上的约束，求取一个定义在连续集合S(M包含于S)的未知连续函数，从而达到获取整体规律的目的，即通过"窥几斑"来达到"知全豹"。（1）简单的讲所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}，通 过调整该函数中若干待定系
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2024-07-04 11:24:21
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代码详解P.S:记录下第一个搞明白的模型哦！import statsmodels.api as sm # 基本api
import statsmodels.formula.api as smf # 公式api
import statsmodels.graphics.api as smg # 图形界面api
import patsy # 主要类似 R 语言的公式转成 statsmodels
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2024-03-21 19:26:46
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