写在前面的话
阅读本文前需要掌握的基础知识：Python 的基础知识、 numpy 的基础知识、 pandas 的基础知识、基本的计量知识。如果你还不会，那么本文也会介绍一些 python 语法的基础内容，方便大家理解。
随着数据资源的日渐丰富，学者们越来越多的需要接触到大数据的处理，许多学者还是习惯使用 Stata 对数据进行处理，而 Stata 由于其自身的限制，在处理大数据
转载
2024-03-06 21:17:50
98阅读
针对因变量是一个分类变量的情况下，特别是二元的一个分类变量。我们可以把它的取值转化为0 1的取值的情况。通过一个函数，将因变量转化为连续变量，然后回到线性回归的基本方法上去构建线性回归。Logistic函数 某个情况是否发生。 p 1-p p/1-p z= ln(p/1-p)。 p在0到1之间，z在负无穷到正无穷之间 p=1/1+e^-z赢的事件和输的事件的优势比p在0到1之间 事实上，是通过这样
转载
2023-09-02 10:36:25
249阅读
中心趋势是指一组数据向某个中心值靠拢的倾向。描述数据分布的中心位置的统计量称为位置统治量称为位置统计量。对于连续变量（或称为尺度变量）和定序变量，描述数据中心趋势的指标有均值，中位数，众数，5%结尾均值。对于定性数据（名义数据），描述数据中心趋势的指标只有众数。 均值一般是指数据的算数均值（算数平均数），是数据中心趋势的主要度量指标，也是实际问题中的使用最多的指标。设我们考察的变量有n个
转载
2024-09-13 20:48:52
34阅读
# 如何使用 Python 实现 OLS 截距
## 引言
普通最小二乘法 (Ordinary Least Squares, OLS) 是一种用于线性回归的统计方法。通过最小化观测值与回归函数预测值之间的残差平方和，我们可以找出最佳拟合的线性模型。在这篇文章中，我将向你介绍如何在 Python 中实现 OLS 截距，并为你提供详细的步骤和代码示例。
## OLS 截距计算流程
| 步骤
4.2 多项式回归 以多元线性回归和特征工程的思想得到一种称为多项式回归的新算法。可以拟合非线性曲线。这是线性回归时使用的预测模型： 先看看按照以前的线性回归方法的效果：# create target data
x = np.arange(0, 20, 1)
y = 1 + x**2
X = x.reshape(-1, 1)
model_w,model_b = run_gradi
转载
2024-08-13 10:10:09
153阅读
3、Cross Sectional Regression
3.1 最小二乘法
有三种方式可以实现最小二乘法的简单线性回归，假设数据byu
（1）lm(byu$salary ~ byu$age + byu$exper)
（2）lm (salary ~ age + exper, data= byu)
（3）attach(byu)
lm(salary~age+exper)
l
转载
2024-08-19 19:50:19
244阅读
# Python 带截距项的回归分析入门指南
在数据科学和机器学习中，回归分析是一种重要的技术，它用于模型化两个或多个变量之间的关系。这篇文章将介绍如何在Python中实现带截距项的回归分析，适合刚入行的小白。我们将分步骤进行，并提供详细的代码解释。
## 流程概述
下面是实现带截距项的回归分析的步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
# Python线性回归添加截距项教程
## 简介
在机器学习中，线性回归是一种常用的算法，用于预测一个连续变量与一个或多个自变量之间的关系。在实际应用中，我们经常需要在线性回归模型中添加截距项，也称为偏移量或常数项。本文将介绍如何使用Python实现线性回归并添加截距项。
## 步骤概览
下面是整个实现过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导
原创
2023-10-09 11:16:39
575阅读
机器学习就是从数学中找到特征和模式的技术 机器学习擅长的任务：回归处理连续数据如时间数据的技术使用有标签的数据，称为监督学习分类使用有标签的数据，称为监督学习聚合使用无标签的数据，称为无监督学习机器学习最难的地方是收集数据，有大量需要人工的点 回归 含义：构建目标数据的回归函数 方法：最小二乘法 公式：E（θ）=1/2∑（y - f（x））的平方E（θ）即误差值：目标使得E（θ）的值最小f（x）：
转载
2024-04-10 20:47:11
223阅读
一、首言回归分析统计方法研究变量之间的关系并且对其构建模型，回归的应用领域广泛，几乎是可以遍及所有的学科。 举个例子，如下图所示： 我们可以观察到，这些观测值的散点图，它清楚地表明了y与x之间的关系，能够看到所有观测的数据大概是落到了同一条直线上。上图画出了这条直线，但是我们知道的是这条直线其实并不完全准确。我们假设这条直线的方程为： 式中，为截距，为斜率。但是，因为数据点并不是精确地落到了这条
转载
2024-02-05 11:54:19
306阅读
PVAR模型是用于面板数据分析的VAR模型，即Panel-VAR。本篇文章主要先介绍一下PVAR的模型结构以及相关的组成，文章结构如下1.介绍pvar的数学结构式2.介绍pvar的最优滞后阶数(时间序列必经操作)3.介绍pvar模型的稳定性检验4.介绍格兰杰因果检验(证明是A导致B，而不是B导致A)5.介绍脉冲响应函数(将故事看脉冲反应函数)6.介绍方差分解结果接下来还会有几篇接着讲PVAR，主要
转载
2023-10-11 10:21:32
237阅读
求GPA对ACT进行OLS回归的截距python
在数据分析中，了解某种学术成绩（如GPA）与标准化考试（如ACT）之间的关系是一个重要的研究方向。本文将分步骤讲解如何利用Python进行线性回归分析，特别是如何计算GPA对ACT的OLS回归截距。以下内容将包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及扩展应用。
## 环境准备
### 软件要求
- Python 3.8及以上版本
#Classification（分类） #Logistic regression（logistic回归）一种分类算法，用在标签y为离散值0或1的情况下。#背景线性回归应用在分类问题上通常不是一个好主意： 所以引出logistic回归算法 #Logistic Regression Modelsigmoid函数/logistic函数：g(z)#Decision bound
转载
2024-08-07 09:48:43
50阅读
一、线性回归基本命令regress y x1 x2 （红色表示该命令可简写为红色部分）以 Nerlove 数据为例（数据附后文）regress lntc lnq lnpf lnpk lnpl 表上半部分为方差分析表，包括回归平方和，残差平方和，均方，F检验等。上半部分右侧给出拟合优度R2和调整的R2。root MSE 表示方程的标准误
转载
2023-11-09 11:18:10
717阅读
0、术语0.4、回归和预测响应变量想要预测的变量。自变量用于预测响应的变量。记录一个表示特定个体或实例的向量，由因子和结果值组成。截距回归线的截距，即当 X = 0 时的预测值。回归系数回归线的斜率。拟合值从回归线获得的估计值残差观测值和拟合值之间的差异。最小二乘法一种通过最小化残差的平方和而拟合回归的方法均方根误差回归均方误差的平方根，它是比较回归模型时使用最广泛的度量标准残差与均方根误差的计算
转载
2024-03-22 19:49:21
662阅读
作者：Tarun Guptadeephub翻译组：孟翔杰 在这篇文章中，我们将看一个使用NumPy作为数据处理库的Python3编写的程序，来了解如何实现使用梯度下降法的(批量)线性回归。 我将逐步解释代码的工作原理和代码的每个部分的工作原理。 我们将使用此公式计算梯度。 在此，x(i)向量是一个点，其中N是数据集的大小。 n(eta)是我们的学习率。 y(i)向量是目
转载
2024-06-06 11:22:17
169阅读
# 理解 Python 逻辑回归中的截距项
逻辑回归是一种用于分类问题的统计模型。在我们学习逻辑回归时，有一个重要的概念就是“截距项”。在这篇文章中，我将为你详细讲解截距项的含义、实现流程，以及用 Python 代码来演示这个过程。
## 一、学习流程概述
为了实现逻辑回归并了解截距项的概念，我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-14 03:36:03
202阅读
STATA常用命令数据相关生成新数据删除和修改数据改变数据类型条件命令取对数命令输出相关常用回归非线性选择回归logit回归probit回归线性回归OLSHeckman 回归Tobit回归2SLS回归（工具变量法）常用检验异方差检验多重共线性检验自相关检验格兰杰因果检验稳健性检验内生性检验 常用命令数据相关生成新数据利用旧数据定义新数据，注意，如果使用的旧数据为两个及以上，只要其中一个为空值，则
转载
2023-11-24 20:08:33
180阅读
回归分析是广泛应用的统计分析方法，可用于分析自变量和因变量的影响搞关系（通过自变量求因变量），也可以分析自变量对因变量的影响方向（正影响还是负影响）。回归分析的主要应用场景是进行预测和控制，例如计划制定，KPI制定，目标制定等，也可基于预测数据与实际数据进行比对和分析，确定事件发展程度并给未来行动提供方向性指导。常用的回归算法包括线性回归、二项式回归、对数回归、指数回归、核SVM、岭回
转载
2024-03-22 06:00:52
109阅读
区分回归与分类其实很简单，举个例子，预测病人患病概率，结果只有患病和不患病2种，这就是分类；预测房价，结果可能是在一段区间内，这个就是回归。
转载
2023-07-28 17:44:30
290阅读
