相关函数求导公式先复习回顾下一些数学基础，帮助推导过程可以更好的理解。下面列举的公式都是，接下来的推导中会用到的，没有涉及到的公式，此处不再列举。常数项求导以 e 为底的指数求导公式对数复合求导公式幂函数复合求导公式函数的和、差、积、商的求导法则设，都可导，则:(1) (2) (3) (4) 复合函数求导法则设 而且 及&nb
我们的教程中曾详细讲述了SPSS线性回归分析，尽管线性回归可以满足绝大多数的数据分析，但是在现实情况中，并不能适用于所有的数据，当因变量和自变量之间的关系我们无法确定是否为线性或者其他非线性类型的模型关系时候，那么我们就需要用到曲线回归，来确定因变量和自变量之间到底最适合什么样的模型。 以下是若干样本的人数和β指标的数据，我们想分析人数和β指标
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2024-05-11 15:50:58
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上一篇文章我们讲解了有关单样本T检验的相关内容(如何使用SPSS进行单样本检验)，其实论文中除了常用到的单样本T检验以外，还有另外一种T检验的方法也是经常用到的统计方法，也就是两独立样本T检验 说到T检验，我们先来回答一个问题：T检验属于单因素分析吗？那么，T检验与单因素方差分析有何关系？一个老师问我说：想分析年龄与SDS变量(抑郁自评量表)是否相关，首先将年龄与SDS做了一个散点图，
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2024-05-17 23:26:40
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基础准备草堂君前面推送的几篇文章介绍了结构方程模型的结构含义、Amos软件的分析原理、模型拟合质量指标和模型校正过程等内容，大家可以从首页下方获取Amos导航页进行系统回顾，导航页的形式可以点击下面的链接查看： AMOS分析技术（导航页）下面草堂君要介绍的是如何在Amos软件上实现不同群组对同一个模型的拟合分析。群组分析大家在设计问卷时，一定会设计人口统计学信息和研究背景的题项，
逻辑回归汇总的变量选择1、 使用所有的变量：这是拟合模型的最简单的方法； 2、 正向选择：这种模型如要如下步骤。第一步，用截距对模型进行拟合，接下来，检验没有纳入模型的变量并选择卡方统计量最大、符合进入条件的变量，这个条件可以通选选项SLE确定。一旦这个变量被纳入模型就不会被移出，重复这个过程知道所有变量纳入。 3、 逆向选择：与正向相反，第一步，使用所有的变量进行拟合，然后，在每一步，移出W
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2024-04-28 11:49:18
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逻辑回归是一个对数几率模型（又译作逻辑模型，评估模型，分类评估模型）是离散选择法模型之一，属于多重变量分析类别，是 一种广义的线性回归分析模型。是社会学，生物统计学，临床，数量心理学，计量经济学，市场营销等统计实证分析的常用方法。尽管叫逻辑回归，但是其实并不用于回归分析，而是用于分类，也称为对数回归，最大熵分类，或者对数线性分类器。举例子：胃癌病情分析，一组是胃癌，一组是非胃癌，因变量为是
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2024-03-06 09:27:05
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在使用SPSS进行COX回归分析时，不仅需要逐个变量选入单因素回归，还需要从冗长的输出结果中找到我们要的HR值、95%CI、P值。实际生活中，我们遇到的数据，又通常都有十几个变量，工作量可以说比较大了！更别提分析完毕后，还要整合三线表，添加表头与脚注，整理格式......，令人心累！因此，在这里为大家介绍一个可以快速整合SPSS分析结果的统计小工具——风暴统计！这是由浙江中医药大学郑卫军教授开发的
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2024-07-26 08:23:34
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1. Logistic Regression基本模型 Logistic Regression 模型是广义线性模型中的一种，属于线性分类模型。对于类似上图的分类问题，需要找到一条直线，将两个不同的类区分开。多维情况下，可以利用如下线性函数描述该超平面。W为权重，b为偏置。多维情况下，两者都是向量。实际应用中，通过对训练样本的学习确定该超平面。其中，我们可以使用阈值函
目录 普通最小二乘法范数岭回归正则化：L1正则化L2正则化套索回归 弹性网络多任务套索其他回归模型代码演示：导包加载糖尿病数据训练线性模型回归问题得分计算规则使用岭回归交叉验证普通最小二乘法 范数范数(norm)是数学中的一种基本概念。在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式。它常常被用来度量某个向量空间（
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2024-06-11 06:36:52
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假定线性拟合方程： 变量 Xi 是 i 个变量或者说属性 参数 ai 是模型训练的目的就是计算出这些参数的值。 线性回归分析的整个过程可以简单描述为如下三个步骤：寻找合适的预测函数，即上文中的 h(x)h(x) ，用来预测输入数据的判断结果。这个过程时非常关键的，需要对数据有一定的了解或分析，知道或
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2024-05-07 12:20:32
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非线性回归过程是用来建立因变量与一组自变量之间的非线性关系，它不像线性模型那样有众多的假设条件，可以在自变量和因变量之间建立任何形式的模型 非线性，能够通过变量转换成为线性模型——称之为本质线性模型，转换后的模型，用线性回归的方式处理转换后的模型，有的非线性模型并不能够通过变量转换为线性模型，我们称之为：本质非线性模型 &nbs
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2024-06-06 05:36:14
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概述 岭回归是在自变量高度相关的场景中估测多元回归模型系数的方法。 该方法提高了参数估测问题的效率，换取代价是可容忍的偏差量，同时 Lasso（最小绝对收缩和选择运算符）亦是一种回归分析方法，它同时执行变量选择和正则化，从而提升成果统计模型的预测准确性和可解释性。 Lasso 最初是为线性回归模型制定的。 这个简单的案例揭示了大量关于估测器的信息。 其中包括它与岭回归和最佳子集选择的关系
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2024-08-14 15:42:22
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前言 前面主要是讲反向传播和梯度下降的方法，那么其实涉及梯度的机器学习方法并不是只有深度学习一种，逻辑回归也是可以利用梯度的信息进行参数的更新，使得模型逐步满足我们的数据要求。注意，逻辑回归输出的是属于某一种类别的概率，利用阈值的控制来进行判别，因此逻辑回归本质上是一种分类方法。一、逻辑斯蒂回归 逻辑斯蒂回归（logistic regression，下面简称逻辑回归），是一种十分经典的分类方法
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2024-03-05 09:03:08
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1.基本概念对于一般地线性回归问题，参数的求解采用的是最小二乘法，其目标函数如下：参数w的求解，也可以使用如下矩阵方法进行： 对于矩阵X，若某些列线性相关性较大（即训练样本中某些属性线性相关），就会导致，就会导致XTX的值接近0，在计算(XTX)-1时就会出现不稳定性： 结论：传统的基于最小二乘的线性回归法缺乏稳定性。岭回归(
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2024-03-15 05:13:19
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在学习了一些基本初等函数后，会接触“幂函数”概念，其实幂函数并不是陌生的，之前学过的依次函数、二次函数和反比例函数都是幂函数，幂函数其实同指数函数、对数函数一样，都是函数中的一类特殊函数。利用几何画板探究幂函数的性质，可以克服黑板作图的不精确性，而且可以将函数直观化，从而利用数形结合思想来研究函数。那么如何用几何画板画幂函数呢？具体的绘制步骤如下：步骤一 建立坐标系。启动几何画板，依次单击“绘图”
产品运营数据分析—SPSS数据分组案例 当我们的样本量过大，譬如以前讲过的，EXCEL2010最大只支持1048576行、16384列，尤其是当行数大于30万，一般的办公电脑处理都比较吃力，所以推荐数据分析师们做大数据量处理，还是用SPSS。今天分享SPSS的数据分组，在SPSS里面，这个功能路径是：【转化——重新编码为相同变量】、【转化——重新编码为不同变量】，常用的是第二个，不会覆盖
6逐步回归6.1导读逐步回归分析研究X 对Y 的影响关系情况，X 可以为多个，但并非所有 X 均会对Y 产生影响；当 X 个数很多时，可以让系统自动识别出有影响的 X；这一自动识别分析方法则称为逐步回归分析。逐步回归分析是多元回归分析中的一种方法。
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2021-08-25 16:03:54
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分层分析：将资料按某个或某些需要控制的变量的不同分类进行分层，然后再估计暴露因子与某结局变量之间关系的一种资料分析方法。 分层分析的最重要的用途是评估和控制混杂因子所致的混杂偏倚。通过按混杂因子分层，可使每层内的两个比较组在所控制的混杂因子方面齐同，从而消除混杂作用；另一个重要用途是评估和描述效应修饰。另外，分层分析还可用于描述随访研究中的失访问题和竞争风险
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2024-08-03 16:57:16
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目录引言一、复杂数据的局部性建模二、连续和离散型特征的树的构建三、将cart算法用于回归 3.1 构建树编辑四、树剪枝 4.1 预剪枝4.2 后剪枝五、树模型六、使用python的Tkinter库创建GUI6.1 用Tkinter创建GUI6.2 集成Matplotlib和Tkinter 引言 本章将会学习CART
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2024-06-03 22:47:00
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6逐步回归6.1导读逐步回归分析研究X 对Y 的影响关系情况，X 可以为多个，但·
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2021-08-08 10:06:27
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