学生化残差是统计学中一种用于检测数据拟合优度的技术，通常被应用于回归分析之中。Python提供了强大的库支持来计算和分析残差，本篇博文将通过具体的步骤详细介绍如何实现学生化残差的计算和应用。
## 环境准备
在进行学生化残差的计算前，我们需要准备好相应的Python环境及依赖库。以下是所需的库及其版本：
| 依赖库 | 版本要求 |
|---------------|---
一、基于分布的方法1. 3sigma基于正态分布，3sigma准则认为超过3sigma的数据为异常点。图1: 3sigmadef three_sigma(s):
mu, std = np.mean(s), np.std(s)
lower, upper = mu-3*std, mu+3*std
return lower, upper2. Z-scoreZ-score为标准分数
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2024-10-16 08:03:10
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在数据分析和统计建模中，学生化残差图是一个非常重要的工具。它用于评估回归模型的残差是否符合正态分布，并检验模型的有效性。在这篇博文中，我们将探讨如何生成和分析Python中的学生化残差图，并将过程详细记录下来。
## 环境预检
首先，我们要确保我们的开发环境能够有效支持生成学生化残差图。以下是环境预检所需要的元素：
```markdown
mermaid
mindmap
root
在数据科学和统计分析中，学生化残差图是用于检测模型残差特征的重要工具。学生化残差图通过标准化残差来帮助我们识别异常值和模型拟合的情况。下面，我将详细记录如何在Python中绘制学生化残差图，并包括多个相关的部分，如版本对比、迁移指南、实战案例、排错指南和性能优化。
### 版本对比
在绘制学生化残差图的过程中，不同的库和版本会影响到实现的方式。下面是几个常用版本的特性比较。
| 版本 |
随机森林为何可以提高正确率, 且降低过拟合程度? 随机森林是一种集成算法，它属于Bagging类型，通过组合多个弱分类器，最终结果通过投票或取均值。由于生成每棵树的时候，每棵树仅选取部分特征，而且对于样本也是有放回的选择，这样的随机性降低了过拟合程度。而且采用的是集成算法，本身精度得到加强。决策树后剪枝可以怎么操作? 为了提高决策树的泛化能力，需要对树进行剪枝，把过于细分的叶结点（通常是数据量过少
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2024-02-19 01:59:57
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异常检测是指数据科学中可帮助发现数据集中的异常值有用的技术。异常检测在处理时间序列数据时特别有用。例如时间序列数据来自传感
原创
2024-05-20 09:51:51
132阅读
# 绝对残差及其 Python 实现
在数据分析和机器学习中，残差是衡量模型预测准确性的重要指标。残差是指模型预测值与实际观测值之间的误差，对于绝对残差来说，它是残差的绝对值。绝对残差可以帮助我们识别模型在不同数据点上的偏差，进而优化模型性能。本文将介绍绝对残差的概念，使用 Python 编写的代码示例，并通过类图和序列图进行可视化表示。
## 绝对残差的概念
绝对残差是实际值与预测值之间的
原创
2024-09-14 03:17:25
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# Python残差分析：深入理解模型表现
在数据科学中，模型的准确性直接影响我们对数据的理解与决策。在回归分析中，残差分析是一种关键的工具，帮助我们评估模型的拟合程度。本文将介绍残差分析的基本概念，并提供一个使用Python进行残差分析的代码示例。最后，我们将探讨如何通过可视化结果来获得更深入的见解。
## 残差分析简单介绍
残差是指模型预测值与实际观测值之间的差异。通过分析这些残差，我们
原创
2024-10-17 13:35:55
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【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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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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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
157阅读
一，残差网络实现手写数字识别首先来resnets_utils.py,里面有手势数字的数据集载入函数和随机产生mini-batch的函数，代码如下：import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
import h5py
import math
def load_dataset():
train_dataset = h5py.File
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2024-04-18 21:28:28
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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
141阅读
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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1.对于残差神经网络的shortcut结构的理解有两种，看大家的代码全都是先使用tf.nn.conv2d()函数将输入与1*1的卷积核进行卷积，生成通道数与输出通道数相同的特征图，将这张特征图与经过三个卷积层特征图进行点对点相加，这样就将初级特征前馈到了后面，很好的保留了初级特征。 代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-
# 这里使用结合SEnet、inception结构和sho
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2024-08-20 21:49:41
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1. 残差块ResNet沿用了VGG完整的 3×3 卷积层设计。 残差块里首先有2个有相同输出通道数的 3×3 卷积层。 每个卷积层后接一个批量规范化层和ReLU激活函数。 然后我们通过跨层数据通路，跳过这2个卷积运算，将输入直接加在最后的ReLU激活函数前。这样的设计要求2个卷积层的输出与输入形状一样，从而使它们可以相加。 如果想改变通道数，就需要引入一个额外的 1×1 卷积层来将输入变换成需要
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2024-03-17 15:41:08
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算法特征:①. pre-smoothing提取低频残差; ②. 向下插值计算残差补偿; ③.向上插值填充残差补偿; ④. post-smoothing降低整体残差算法推导:Part Ⅰ: 算法原理考虑一般线性系统:\begin{equation}Ax = b\label{eq_1}\end{equation}给定某初始值$x^{0}$, 残差为:\begin{equation}r^{0} = b
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2024-09-23 18:23:05
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1.残差在回归分析中，测定值与按回归方程预测的值之差，以δ表示。残差δ遵从正态分布N(0，σ2)。（δ-残差的均值）/残差的标准差，称为标准化残差，以δ*表示。δ*遵从标准正态分布N(0，1)。实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外的概率≤0.05。若某一实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外，可在95%置信度将其判为异常实验点，不参与回归直线拟合。显然，有多少对数据，就有多少个残差。残差
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2023-09-05 15:49:48
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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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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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