1、使用scatter_matrix判断个特征的数据分布及其关系散步矩阵(scatter_matrix)Pandas中散步矩阵的函数原理 1 def scatter_matrix(frame, alpha=0.5, figsize=None, ax=None, diagonal='hist', marker='.', density_kwds=None,hist_kwds=None, range
考虑这样一个问题，现在你拥有1个被解释变量y和4个解释变量，如何判断x3,x4这2个变量是没有必要的？或者换个说法，你现在有x1，x2这2个解释变量，突然你在寻找数据时，发现了另外2个变量x3，x4可能能够被用在模型之中，这2个新变量纳入模型后是否有作用？这两种说法本质上都是一样的，在大部分计量经济学的书中，这个问题叫做“对排除性约束的检验“（多重假设检验或联合假设检验）， 我们要检验的是：如果这
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2024-05-07 18:54:23
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此函数输入参数为特征矩阵X、响应变量Y和自助法采样次数B，输出参数估计值b_mean和对应的T统计量T。考虑线性回归模型
原创
2023-07-13 14:27:53
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效应量简单来讲就是自变量和因变量的关联强度，它较少受样本量的影响，不存在操纵效应量的问题，因此在统计中受到重视。我们将自变量与因变量的关系分为统计意义与实务意义两种，统计意义的关系就是在统计上是显著的，此时p＜0.05；实务意义就是现实中两者确实存在关系。当统计显著时并不一定有实务价值，这时效应量很小，比如相关系数很小但是统计是显著的，或者t检验之类的差异检验差异很小但是统计是显著的，此时一
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2024-04-30 20:04:35
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文章目录1.数据结构SeriesDataFrame创建一个空的dataframe用list的数据创建dataframe用numpy的矩阵创建dataframe用dict的数据创建DataFrame读取数据2. 查看数据按列读取按行读取3.遍历数据简单方式函数方式4.数值运算5.可视化 1.数据结构 Pandas中有两种数据结构Series和DataFrame。SeriesSeries用一维数组
什么是T检验？ T检验是假设检验的一种，又叫student t检验（Student’s t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。 T检验用于检验两个总体的均值差异是否显著。一个例子 例1： “超级引擎”工厂是一家专门生产汽车引擎的工厂，根据政府发布的新排放要求，引擎排放平均值应低于20ppm，如何证明生产的引擎
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2024-04-27 19:35:13
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# Python 中的 T 统计量
在统计学中，T 统计量是一种用于比较样本均值与总体均值之间差异的方法。T 检验通常用于评估两个组之间是否有显著差异，这种方法在医学、心理学和社会科学等领域中被广泛应用。
## 什么是 T 统计量？
T 统计量是通过样本均值之间的差异与其标准误差的比例来计算的。在进行 T 检验时，我们典型地有两个样本：一个是实验组（或者说处理组），另一个是对照组。T 统计量
前提介绍：为什么需要统计量？统计量：描述数据特征集中趋势衡量均值（平均数，平均值）（mean）这里写图片描述 {6, 2, 9, 1, 2} (6 + 2 + 9 + 1 + 2) / 5 = 20 / 5 = 4中位数 （median）:将数据中的各个数值按照大小顺序排列，居于中间位置的变量 给数据排序：1， 2， 2， 6， 9 找出位置处于中间的变量：2 当n为基数的时候：直接取位置处于中间
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2024-07-01 11:58:59
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一.Multivariate Linear regression(多元线性回归) 现在起将开始介绍一种新的更为有效的线性回归形式。这种形式适用于多个变量或者多特征量的情况。 在之前学习过的线性回归中，都是只有一个单一的特征量--房屋面积 x，如图1-1所示， 图1-1 我们希望用房屋面积这个特征量来预测房子的价格。但是想象一下如果我们不仅有房屋面积作为预测房屋价格的特征量，我们还知道卧
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2024-05-15 06:52:19
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线性回归用于解决连续值预测的问题，逻辑回归用于解决分类的问题，但是实际上通常用来分类，因为它输出的是一个概率这三个概念面试一定会问！！！！ 拿到损失函数->对损失函数进行梯度下降->求出最优解，正则化是为了防止过拟合，降低波动线性回归是假定输入和输出间是有线性相关的 不同的算法的损失函数的定义不同 这种情况说的是入参只有一个的时候，当斜率为负数的时候，值会变大，就会继续往前，当为正数的
T检验和F检验的由来 一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。 通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。 倘若经比较后发现，出现这结果的机
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2024-01-30 02:06:37
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Pandas描述性统计简介描述统计学（descriptive statistics）是一门统计学领域的学科，主要研究如何取得反映客观现象的数据，并以图表形式对所搜集的数据进行处理和显示，最终对数据的规律、特征做出综合性的描述分析。Pandas 库正是对描述统计学知识完美应用的体现，可以说如果没有“描述统计学”作为理论基奠，那么 Pandas 是否存在犹未可知。下列表格对 Pandas 常用的统计学
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2023-11-02 11:06:30
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Week 5回归问题（Regression）回归是对连续型的数据做出处理，回归的目的是预测数值型数据的目标值。一般是要得出回归方程，求得回归系数的过程就叫做回归。这一节的回归，都是指的线性回归。一、用线性回归找到最佳拟合直线线性回归 原理线性回归和矩阵的求逆假定输入数据存放在矩阵 x 中，而回归系数存放在向量 w 中。那么对于给定的数据 X1，预测结果将会通过 Y = X1^T w 给出。若给出一
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2024-04-18 13:54:34
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sklearn.linear_model.LinearRegression class
sklearn.linear_model.
LinearRegression
(
fit_intercept=True
,
normalize=False
,
copy_X=True
,
n_jobs=1
)
普
python描述性统计 Universidad Surcolombiana — Facultad de Salud Surcolombiana大学-Salud学院 The following Notebook, is a minimalist text, that aim introduce to new users, and students to get descriptive statis
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2024-07-27 15:52:53
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构建机器学习项目的流程及对基本回归模型和衍生模型的掌握一、以线性回归为例使用sklearn构建机器学习项目的完整流程1.明确项目任务：回归/分类2.搜集数据集并选择合适的特征3.选择度量模型性能的指标4.选择具体的模型并进行训练以优化模型5.评估模型的性能并调参二、基本的回归模型及其衍生模型基本多元线性回归多项式回归广义可加模型（GAM）回归树支持向量回归SVR 一、以线性回归为例使用sklea
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2024-03-27 06:51:47
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# 线性回归t检验统计量计算
## 概述
在统计学中，t检验是一种用于判断两个样本之间是否存在显著差异的方法。在线性回归中，我们可以使用t检验来判断回归系数是否显著不为零，从而判断自变量与因变量之间是否存在显著关系。本文将介绍如何使用Python实现线性回归t检验统计量的计算。
## 流程
下面是实现线性回归t检验统计量计算的整体流程：
```mermaid
graph LR
A[收集数据]
原创
2023-10-22 12:19:12
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线性回归的因变量是连续数值型变量。R方—变量之间是否有相关性【模型汇总表】中R表示拟合优度，值越接近1表示模型越好（但不能说他们之间不相关，可能是非线性相关），一元线性回归里，相关系数平方就是R方。多元线性回归中当自变量超过5个时，看调整后的R方。且R^2只是说明列入模型的解释变量对被解释变量的联合影响程度较大，并非说明模型中的各个解释变量对被解释变量的影响程度也大一元线性回归中看R方。回归系数的
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2023-08-01 19:46:26
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线性回归是利用数理统计中的回归分析，来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，运用十分广泛。分析按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性
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2024-05-09 17:59:18
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真实数据集中不同维度的数据通常具有高度的相关性，这是因为不同的属性往往是由相同的基础过程以密切相关的方式产生的。在古典统计学中，这被称为回归建模，一种参数化的相关性分析。变量的相关性分析主要分为2类，一类相关性分析试图通过其他变量预测单独的属性值，另一类方法用一些潜在变量来代表整个数据。前者的典型代表是线性回归，后者一个典型的例子是主成分分析。本文将会用这两种典型的线性相关分析方法进行异常检测。1
