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1 预测区间与置信区间的差别 预测区间估计(prediction interval estimate)：利用估计的回归方程，对于自变量 x 的一个给定值 x0 ，求出因变量 y 的一个个别值的估计区间。变量的估计叫预测区间，预测区间反映了单个数值的不确定性； 置信区间估计(confidence
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2023-11-25 11:28:36
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简介回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。LIBSVM可以用于解决分类和回归问题，上一篇博文中介绍了分类问题。在这里将对回归问题结合实例运用LIBSVM。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析。这篇博文对于一元回归和多元回归，基于LIBSVM分别用两个例子进行讲解。回归问题回归问题与分类问题不同，但问题本
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2024-03-26 07:45:39
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matlab深度学习之LSTM利用历史序列进行预测clc
clear
%% 加载示例数据。
%chickenpox_dataset 包含一个时序，其时间步对应于月份，值对应于病例数。
%输出是一个元胞数组，其中每个元素均为单一时间步。将数据重构为行向量。
data = chickenpox_dataset;
data = [data{:}];
figure
plot(data)
xl
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2024-08-09 00:08:42
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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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用kaggle上的泰坦尼克的数据来实操。https://www.kaggle.com/c/titanic/overview
在主页上下载了数据。
任务:使用泰坦尼克号乘客数据建立机器学习模型，来预测乘客在海难中是否生存。
在实际海难中，2224位乘客中有1502位遇难了。似乎有的乘客比其它乘客更有机会获救。本任务的目的就是找出哪类人更容易获救。
数据集有两个，一个是训练数据集"train.csv"
分类模型的评估和回归模型的评估侧重点不一样，回归模型一般针对连续型的数据，而分类模型一般针对的是离散的数据。所以，评估分类模型时，评估指标与回归模型也很不一样， 比如，分类模型的评估指标通常包括准确率、精确率、召回率和F1分数等等。 而回归模型的评估指标通常包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等等， 不过，这些指标衡量的都是预测值与真实值之间的数值差异。关于回归模
预测之后的相关估计： 点估计： 在点估计的条件下，平均值 的点估计和个别值的点估计是一样的。但在区间估计不同。区间估计： 点估计值与实际值之间是有误差的，因此需要进行区间估计。 对于自变量X0,根据回归方程得到因变量y的一个估计区间。 区间估计分为：置信区间估计和预测区间估计。 置信区间估计： 对于自变量x的一个给定值x0,求出因变量y的平均值的估计区间。 预测区间估计： 对于给定自变量x的一个给
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2024-02-27 21:54:56
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区间预测 | MATLAB实现基于Bootstrap的区间预测
原创
2024-03-12 11:32:06
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区间预测 | 光伏出力的区间预测（Matlab）
原创
2024-08-04 00:56:28
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8. 1 用线性回归找到最佳拟合直线线性回归 优点：结果易于理解，计算上不复杂。 缺点：对非线性的数据拟合不好。 适用数据类型：数值型和标称型数据。回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输人写出一个目标值的计算公式。 假如你想要预测姐姐男友汽车的功率大小，可能会这么计算： HorsePower = 0.0015* annualSalary - 0.99* hoursListe
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2024-05-11 06:39:28
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实验内容假设某披萨店的披萨价格和披萨直径之间有下列数据关系：训练样本直径（英寸）价格（美元）1672893101341417.551818根据上面的训练数据，预测12英寸的披萨的可能售价。 1、直径为自变量X，价格为因变量y，画出二者的散点图，并给出结论。 2、根据现有的训练数据求线性回归模型，并画出拟合直线，给出拟合直线方程。 3、预测12英寸披萨的价格。 4、评价模型的准确率，分析模型预测结果
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2024-04-24 13:48:39
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原创
2023-09-28 14:16:53
533阅读
本文使用的数据集记录了 1236 名新生婴儿的体重（查看文末了解数据获取方式），以及他们母亲的其他协变量。本研究的目的是测量吸烟对新生儿体重的影响。研究人员需要通过控制其他协变量（例如母亲的体重和身高）来隔离其影响。这可以通过使用多元回归模型来完成，例如，通过考虑权重 Y_i 可以建模为str(babis)数据集的描述如下：bwt 是因变量，新生儿体重以盎司为单位
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2024-06-06 22:52:41
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区间预测 | MATLAB实现QGPR高斯过程分位数回归时间序列区间预测
原创
2024-03-12 11:16:45
321阅读
文章目录前言一、线性回归的概念二、线性回归中常用的符号三、线性回归的算法流程四、线性回归的最小二乘法(LSM)五、 总结 前言一、线性回归的概念线性回归（Linear Regression）：是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化。如下图所示，在一堆看似毫无规则的数据中去找到一条直线来拟合（表示）这些数
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2024-02-14 15:01:41
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注：区间估计是除点估计之外的另一类参数估计。相对于点估计只给出一个具体的数值，区间估计能够给出一个估计的范围。 0. 点估计 vs 区间估计根据具体样本观察值，点估计提供了一个明确的数值。但是这种判断的把握有多大，点估计本身并没有给出。区间估计就是为了弥补点估计的这种不足而提出来的。相同点：都可以给出未知参数的估计；估计的准确度都依赖取样的质量.不同点：点估计需要的信息少(矩估计仅需要样
一元线性回归方法本文参考浙大《概率论与数理统计》第四版使用python进行实现一元线性回归分析方法，在文末会介绍一个应用实例，有关详细理论可参见书藉，或者参考百度文库下该章对应课件： 浙大四版概率认与数理统计《一元线性回归》 回归模型对于一元线性回归模型： μ(x)=a+bx(1)
(1)
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2023-09-16 20:37:14
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基于高斯过程回归(GPR)的时间序列区间预测ID:7420717728286241 未取的名字 时间序列是指按照时间顺序排列的一系列数据点的集合。时间序列预测是分析过去的数据并基于这些数据对未来进行预测的一种方法。在许多实际应用中，我们不仅关注未来单个时间点的预测，更关注未来一段时间内的预测，这被称为时间序列区间预测。时间序列区间预测在金融、气象、交通等领域中具有广泛的应用。准确地预测时间序
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2024-06-27 22:49:32
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下表给出的数据是在洛杉矶十二个标准大都市居民统计地区中进行人口调查获得的。它有五个社会经济变量，分别是人口总数(pop) 、居民的教育程度或中等教育的年数(school )、雇佣人总数(employ )、各种服务行业的人数(services )和中等的房价(house )，试作因子分析。五个社会因素调查数据npopschool employ services
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2024-07-16 08:33:02
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