0 目的（意义）拟合优度检验是用卡方统计量进行统计显著性检验的重要内容之一。它是依据总体分布状况，计算出分类变量中各类别的期望频数，与分布的观察频数进行对比，判断期望频数与观察频数是否有显著差异，从而达到从分类变量进行分析的目的。用来检验观测数与依照某种假设或分布模型计算得到的理论数之间一致性的一种统计假设检验，以便判断该假设或模型是否与实际观测数相吻合。1基础知识1.1独立性检验对于两个分类变量
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2023-10-12 15:43:53
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本博客根据非常好的excel资料而编写，使用python语言操作，预计使用一周的时间更新完成。需要《非常好的excel资料》word文档，欢迎发邮件给1982500361@qq.com，免费发放。这篇博客对应《非常好的excel资料》里的第4章节里的练习题。1.1 练习题1、①分析：单个正态分布，方差已知时μ的U检验 H_0：u=34 ， H_1：u≠34 ②数据 ③Python代码如下weigh
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2024-03-06 11:18:19
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h = chi2gof(x)返回零假设的测试决策，即矢量中的数据来自正态分布，使用 chi-square 拟合优度检验估计为均值和方差。另一种假设是，数据不是来自这种分布。结果是，如果检验在 5% 显著性水平上拒绝零假设，则相反 h = chi2gof(x,Name,Value)返回 chi-square 拟合优性测试的测试决策，并附加由一个或多个名称值对参数指定的选项。例如，您可以测试
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2023-12-03 00:39:29
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文章目录拟合优度/R-Squared校正决定系数(Adjusted R-square)均方误差（MSE）均方根误差（RMSE）误差平方和(SSE)：The sum of squares due to error平均绝对误差（MAE）平均绝对百分比误差(MAPE)代码 对于回归模型效果的判断指标经过了几个过程，从SSE到R-square再到Ajusted R-square, 是一个完善的过程。
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2023-11-17 23:57:57
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目录拟合算法定义拟合好坏mathlab代码部分：mathlab拟合工具使用拟合算法定义我们将随机的样本点为（xi,i），i=1,2，...，n，设置拟合曲线为y=kx+b。问题转为k和b值为什么的时候样本点和拟合曲线最接近。第一种定义,第二种定义 我们往往使用第二种方法，第一种方法有绝对值，不容易求导，因此计算较为复杂。为什么不用四次方？（1）避免极端数据对拟合数据的影响（2
可决系数 可决系数（coefficient of determination） 如果样本回归线对样本观测值拟合程度越好，各样本观测点与回归线靠得越标,它也是反映多个自变量对因...
原创
2023-11-07 13:48:11
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# 如何实现拟合优度（Goodness of Fit）分析
在数据科学和统计建模中，拟合优度分析是一个重要的步骤，用于衡量模型对观测数据的解释能力。简单来说，拟合优度告诉我们我们的模型能够多好地捕捉到数据中的趋势和模式。本文将介绍如何使用Python进行拟合优度分析，特别是通过线性回归来进行演示。
## 流程概述
实现拟合优度分析主要包括以下几个步骤：
| 步骤 |
(1)拟合优度的卡方检验（，goodness-of-fit test）:是最常报告的拟合优度指标，与自由度一起使用可以说明模型正确性的概率，/ df是直接检验样本协方差矩阵和估计方差矩阵之间的相似程度的统计量，其理论期望值为1。/ df愈接近3，表示模型拟合较好，样本较大时，5左右也可接受。2)拟合优度指数(goodness-of-fit index, GFI）和调整拟合优度指数（adjust g
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2024-02-07 14:05:49
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机器学习实战四（Logistic Regression）这一章会初次接触最优化算法，在日常生活中应用很广泛。这里我们会用到基本的梯度上升法，以及改进的随机梯度上升法。Logistic回归优点：计算代价不高，易于理解和实现缺点：容易欠拟合，分裂精度可能不高原理：根据现有数据堆分类边界线建立回归公式，依次进行分类。这里的回归其实就是最佳拟合的意思。1、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类
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2024-08-15 16:33:45
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决定系数(拟合优度)的相关概念 拟合优度定义近期做多元回归分析拟合工作中，在进行线性拟合时，决定系数（又称拟合优度）上不去（卡在0.3左右）一直是困扰工作进度的一个大问题。在经过多元高阶多项式和指数多项式等方法尝试后，虽有一定提高（达到0.4左右）但仍无法达到满意程度。因此开始尝试非常规的智能算法拟合。经尝试，用BP神经网络进行拟合发现拟合优度一下涨至0.7，而经改进，采用双隐含层BP神
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2023-08-14 08:23:43
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梯度下降重点正规方程去进行房价预测from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LinearRegression,SGDRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessin
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2024-07-01 18:03:03
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# Python线性拟合拟合优度的实现流程
## 1. 概述
在数据分析和机器学习中，线性拟合是一种常用的方法，用来找到一条最符合数据分布的直线。拟合优度则是用来评价拟合结果的好坏。本文将介绍如何在Python中实现线性拟合，并计算拟合优度。
## 2. 实现步骤
下面是实现线性拟合和拟合优度的步骤，你可以按照这些步骤来操作：
```mermaid
erDiagram
确
原创
2024-02-29 03:31:53
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将代码和实际理论结合起来才能更好的理解理论上是怎么实现的，参考用高博十四讲的理论加实践亲手试一下，感觉公式和代码才能结合起来。不能做到创新，至少做到了解和理解曲线拟合问题： 考虑这样一条曲线：$y = \exp (a{x^2} + bx + c) + w$，其中a,b,c为曲线的参数，w为高斯噪声，满足$w = (0,{\sigma ^2})$，假设有N个关于x,y的观测数据点，想根据这些数
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2023-09-09 18:35:00
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1、对数据点进行拟合就是回归。利用logistics回归分类的主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。为了实现回归分类器，可以在每个特征上都乘以一个回归系数，然后把所有的结果值相加，将这个总和带入sigmoid函数中，进而得到一个范围在0-1之间的数值。大于0.5的数据被分为1类，小于0.5分为0类。因此，logistics回归也可以看成是一种概率估计。目前，问题转化为如何求
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2024-04-10 16:57:33
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Logistic回归的目标函数Logistic回归的损失函数采用Logistic损失/交叉熵损失：其中y为真值，μ(x)为预测值为1的概率。同其他机器学习模型一样，Logistic回归的目标函数也包括两项：训练集上的损失和+正则项同回归任务，正则项R(w)可为L1正则，L2正则，L1正则+L2正则。 目标函数的最优解给定正则参数（超参数）λ的情况下，目标函数最优解：最优解的必要条件：一阶
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2024-06-16 15:27:53
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1. Logistic 回归定义1.1 主要思想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（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程称为回归。利用Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。1.2 Logistic 回归的一般过程（1）收集数据：采用任意方法收集数据。 （2）准备数据
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2024-06-04 16:21:40
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一、什么时候用？有这样一种场景，总共收集100份数据，其中男性为48个，女性为52个；在收集数据之前预期男女比例应该是4:6 (40%为男性，60%为女性)，那么预期的比例是否与实际的比例有着明显的差异性呢？类似这类希望研究数据的实际比例与预期比例是否一致。则可以使用卡方拟合优度检验。二、卡方拟合优度检验原理卡方拟合优度检验是一种非参数检验方法，其用于研究实际比例情况，是否与预期比例表现一致，它只
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2024-05-27 15:45:30
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文章目录拟合算法的适用情况拟合算法步骤（重点）拟合结果的评价线性拟合的概念拟合算法的应用场景 拟合算法的适用情况当数据样本点非常多时，使用高次多项式插值会产生严重的龙格现象，而使用低次分段插值得到的函数表达式又过于复杂，因此拟合算法的思想就是找出一条尽可能满足误差最小的简单曲线，而这条曲线不必经过所有的样本点。拟合算法步骤（重点）①确认拟合曲线的类型：曲线要满足一定的趋势同时尽可能简单。②使用最
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2023-09-29 21:55:07
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文章目录什么是普通最小二乘法如何推导OLS正规方程梯度下降法Python实现 什么是普通最小二乘法普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS），是一种线性最小二乘法，用于估计线性回归模型中的未知参数。通俗解释：最小，即最小化；二乘，即真实的观测的因变量的值与预测的因变量的值的差的平方和，直观上来看，就是要使得 「集合中每个数据点和回归曲面上对应预测的点的距离的平方的和」
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2024-01-17 07:51:25
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R平方就是拟合优度指标，代表了回归平方和（方差分析表中的0.244）占总平方和（方差分析表中的0.256）的比例，也称为决定系数。你的R平方值为0.951，表示X可以解释95.1%的Y值，拟合优度很高，尤其是在这么大的样本量（1017对数据点）下更是难得。
系数表格列出了自变量的显著性检验结果（使用单样本T检验）。截距项（0.000006109）的显著性为0.956（P值），表明不能
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2023-06-20 16:53:48
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