数据的正态性检验检查数据是否满足正态分布，一个很直观的方法是考察数据的正态概率图和QQ图。在MATLAB中可以很容易实现。正态概率图（normal probability plot）用于检查一组数据是否服从正态分布。是实数与正态分布数据之间函数关系的散点图。如果这组实数服从正态分布，正态概率图将是一条直线。通常，概率图也可以用于确定一组数据是否服从任一已知分布，如二项分布或泊松分布。概率图展示的是
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2024-01-23 22:57:03
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上一篇文章跟大家分享了如何用SPSS进行回归分析，知道了回归分析下的用途以及使用的场景。今天跟大家分享的就是之前文章里面出现很多次的一个分析—方差分析。方差分析又被称作“F检验”或者“变异数分析”，主要是用于两个及两个以上样本均值差异的显著性检验。方差分析和回归分析一样，也有很多个分支。对于方差分析，一般我们是用来研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对因变量的影响大小。我们今天通
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2024-01-03 22:56:21
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# Python中的残差分析与正态分布
在数据分析和机器学习中，残差分析是一种帮助我们评估模型预测效果的重要技术。残差指的是观察值与预测值之间的差异，分析这些残差能够帮助我们判断模型是否适合、是否存在系统性误差等问题。
## 什么是残差？
在回归分析中，残差（residual）可以被定义为：
\[
e = y - \hat{y}
\]
其中 \(y\) 是实际观测值，\(\hat{y
【回归分析】[6]--残差分析在这一节，我们讨论一下关于残差的问题。主要是为了验证四个假设。
1. 关于模型形式的假定：模型关于参数是线性的-- 通过观察Y-- X的散点图;
2. 关于误差的假定：a.方差服从正太分布 b.均值为0 c.方差相同 &n
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2023-08-03 10:37:41
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残差网络（Residual Network）：原理、结构与Python实现引言深度学习中的神经网络模型在不断发展，其中一种重要的网络结构是残差网络（Residual Network，简称ResNet）。ResNet通过引入残差模块解决了深度神经网络中的梯度消失问题，从而实现了更深层次的网络结构。本文将详细介绍残差网络的原理、结构，并通过Python代码和LaTeX公式进行详细解释，帮助读者更好地理
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2023-08-01 14:06:23
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ArcGIS中的空间回归分析回归模型中的一些术语:因变量(Y)：想预测什么？自变量(X)：解释因变量。Beta 系数：反映解释变量和因变量之间关系的权重。残差(Residual)：模型未解释的值回归公式：y = β0 + (β1 × x1 ) + (β2 × x2 ) + … + (βn × xn ) + εArcGIS 中的空间回归分析让我们通过构建栖息地适宜性指数 (HSI), 也称为资源选择
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2024-01-03 11:47:50
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b站教学视频
导入数据use画散点图scatter 纵坐标变量 横坐标变量scatter y x1 x2 …回归分析reg y x1 x2 x3 …假设检验正态分布正态分布检验指令 sktset + 变量Obs 样本值 Pr（skewness）是对偏度的正态分布检测值 Pr（kurtosis）是对其峰度的正态分布检验，chi（2）是对总体的正态分布检验，我们主要观看的是P值（Prob）如果P值大于
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2023-12-20 20:12:59
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假设检验：模型显著性检验——F检验（利用statsmodels中建立模型的summary/summary2方法）偏回归系数显著性检验——t检验（利用statsmodels中建立模型的summary/summary2方法）诊断：正态性检验：方法实现PP图/QQ图statsmodels.ProbPlot.ppplot/statsmodels.ProbPlot.qqplotShapiro检验/K-S检验
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2023-09-07 22:09:59
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【深度学习】【python】深度残差网络Resnet的实现 中文注释版参考https://github.com/wenxinxu/resnet_in_tensorflow 环境要求python3.5tensorflow 1.4pytorch 0.2.0tensorlayer本程序需要tensorflow与tensorlayer. 程序如下:"""
深度残差网络
source: 'https:/
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2023-08-01 14:07:32
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参考1参考2 ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域都纷纷使用ResNet，Alpha zero也使用了ResNet，所以可见ResNet确实很好用。先看看全图：下面我们从实用的角度去看看ResNet。1.ResNe
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2024-02-22 19:56:50
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最近学金融的妹妹要处理数据写论文，对一个文科妹子来说，数学学不会，公式看不懂怎么破~作为姐姐的我看在眼里，疼在心里，打算帮妹妹解决掉数据计算这方面的问题。原来就是求三元线性回归的残差啊，害，这有什么难的，妹妹就是不会算权重，一直在网上寻找已经算好权重的数据，为此特意开通了什么会员，咱也不知道咱也不敢问。于是乎，利用自己所学的python，写下了这个程序。简单介绍一下什么是线性回归？答：线性回归是通
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2023-08-26 14:11:07
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前言我们接着上一期，来继续讲讲关于线性回归模型的另外两个假设前提的验证(即回归模型的残差满足方差齐性(即方差为某个固定值)和残差之间互相独立性)。残差方差齐性检验在线性回归建模中，如果模型表现的非常好的话，那么残差与拟合值之间不应该存在某些明显的关系或趋势。如果模型的残差确实存在一定的异方差的话，会导致估计出来的偏回归系数不具备有效性，甚至导致模型的预测也不准确。所以，建模后需要验证残差方差是否具
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2023-11-16 21:13:25
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1 总平方和（SST）、回归平方和（SSR）与残差平方和（SSE） 得到后，可以把Y分解为可以被解释变量解释的和不能被解释的两部分，Y = X+=+  
目录1 概述2 截尾与拖尾3 Auto regressive (AR) process4 Moving average(MA) Process5 总结 1 概述ACF 是一个完整的自相关函数，可为我们提供具有滞后值的任何序列的自相关值。简单来说，它描述了该序列的当前值与其过去的值之间的相关程度。时间序列可以包含趋势，季节性，周期性和残差等成分。ACF在寻找相关性时会考虑所有这些成分。直观上来说，
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2023-07-04 14:54:08
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残差网络是为了解决模型层数增加时出现梯度消失或梯度爆炸的问题而出现的。传统的神经网络中，尤其是图像处理方面，往往使用非常多的卷积层、池化层等，每一层都是从前一层提取特征，所以随着层数增加一般会出现退化等问题。残差网络采取跳跃连接的方法避免了深层神经网络带来的一系列问题。一：对模型原理与优点的理解(1)在传统的前馈网络中，网络中堆叠的层可以将输入x映射为F(x)，这一整体网络的输出为H
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2023-10-14 17:28:37
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残差结构Residual 初次接触残差结构是在ResNets的网络中，可以随着网络深度的增加，训练误差会越来越多（被称为网络退化）的问题，引入残差结构即使网络再深吗，训练的表现仍表现很好。它有助于解决梯度消失和梯度爆炸问题，让我们在训练更深网络的同时，又能保证良好的信息。 残差结构示意图
残差网络的设计思想 残差元的主要设计有两个，快捷连接和恒等映射，快捷连接使得残差变得可能，而恒等
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2023-12-14 12:07:31
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以前，我们在学统计学的时候，做方差分析的话，常常会用到 spss 这款软件。后来，在工作上，很多实验数据的分析，也还是会用到 spss，用它来分析比较实验数据之间有无显著差异。 对此，很多刚接触该软件的用户就问到如何用spss做方差分析。所以，本文来讲解用spss做方差分析的方法步骤，帮助大家分析结果的数据差异，从而提高实验的有效性。用spss做方差分析教程1. 首先
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2023-11-03 13:31:45
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回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中，我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。1、线性回归的假设是什么？线性回归有四个假设线性：自变量（x）和因变量（y）之间应该存在线性关系，这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。独立性：特征应该相互独立，这意味着最小的多重共线性。正态性：残差应该是正态分布的。同方差性：回归线周围数据点的方差对于所有值应该相同
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2023-09-02 16:11:19
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深度学习笔记（28） 残差网络1. 残差块2. 深度网络的训练错误3. ResNets的作用4. ResNets的细节5. ResNets的结构 1. 残差块非常深的神经网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题 这时可以用 跳跃连接（Skip connection） 从某一层网络层获取激活，然后迅速反馈给另外一层，甚至是更深层可以利用跳跃连接构建能够训练深度网络的ResNets，有时深度
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2024-01-06 22:22:30
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时序分析-利用深度时空残差网络预测城市范围的交通流量 原理部分参考论文《Deep Spatio-Temporal Residual Networks for Citywide Crowd Flows Prediction》或 《利用深度时空残差网络预测城市范围的人流量》 下载地址：解决问题：城市人流量预测应用方法：ST-ResNet（卷积残差网络） 应用方法优势：建模近处的和远处的两个区域之间的空
