文章目录引言1.最优子集法2.向前逐步选择3.向后逐步选择4.双向挑选 引言，在python中没有找到直接计算AIC,BIC的包，自定义也很复杂，这里使用1.最优子集法(i) 记不含任何特征的模型为 ?0 ，计算这个 ?0 的测试误差。 (ii) 在 ?0 基础上增加一个变量，计算p个模型的RSS，选择RSS最小的模型记作 ?1 ，并计算该模型 ?1 的测试误差。 (iii) 再增加变量，计算p-
转载
2023-10-21 18:40:06
151阅读
# PyTorch 逐步回归实现指南
逐步回归是一种用于选择对模型预测最有影响的特征的统计方法。它通过逐步添加或去除特征，找出能够优化模型性能的特征集合。在这里，我们将教你如何使用 PyTorch 实现逐步回归的基本流程。
## 整体流程
以下是实施步骤的概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------
1、逐步回归法，班级：研1614，学生：秦培歌，认为社会学家犯罪和收入低，与失业和人口规模有关，20个城市的犯罪率(每10万人的犯罪人数)和年收入在5000美元以下的家庭的百分比1，失业率2和人口总数3 (千人)。 在(1)13中最多只择不开2个变量时，最好的模型是什么？ (2)包含三个参数的模型比上面的模型好吗？ 决定最终模型。 分析：为了获得更直观的认识，可以创建犯罪率y和年收入在5000美元
转载
2024-03-12 18:10:59
77阅读
前言我在本科的时候接触过用LASSO筛选变量的方法，但了解不多。这几天在公司实习，学习到特征选择，发现还有个LARS是经常和LASSO一起被提起的，于是我临时抱佛脚，大概了解了一下LARS的原理。在看文章的时候发现很多人提到Solution Path这样一个概念，起初很费解，后来看了Efron等人的"Least Angle Regression"论文，算是明白了一些。不过本人由于懒，原文后面数学证
转载
2024-05-06 15:10:20
205阅读
用Python做逐步回归算法介绍数据情况案例数据代码结果 算法介绍逐步回归是一种线性回归模型自变量选择方法； 逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入回
转载
2023-08-10 13:37:23
503阅读
SPSS回归分析案例1.应用最小二乘法求经验回归方程1.1数据导入首先将数据导入SPSS如下： 1.2线性回归条件的验证我们需要验证线性回归的前提条件：线性（散点图，散点图矩阵）独立性正态性（回归分析的过程中可以检验）方差齐性（回归分析的过程中可以检验）1.2.1 散点图绘制打开图形->旧对话框->散点/点状 选择矩阵分布后将X,Y作为变量绘制散点图： 最终得到散点图： 可以看出X-Y
转载
2023-11-01 20:16:25
128阅读
一、Logistic回归与多元线性回归不同，logistic回归可以用来解决分类问题，其中二项Logistic回归通常可以解决是否购买、是否流失等二分类问题，而多项Logistic回归可以用于多分类的操作。本篇先介绍二项的logistic回归1.1为什么Logistic回归可以用来解决分类问题？回顾多元线性回归问题的经验，可以发现多元线性回归的目标是数值型变量，假定为y，y的取值范围是全体实数，即
转载
2024-08-15 19:26:02
46阅读
摘要：本文解释了回归分析及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素，最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素。回归分析是建模和分析数据的重要工具。本文解释了回归分析的内涵及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用
先谈一下个人对多元逐步回归的理解：多元逐步回归的最本质的核心是最小二乘原理，本方法中调用smf方法。# encoding: utf-8
"""
功能：多元逐步回归
描述：基于python实现多元逐步回归的功能
作者：CHEN_C_W （草木陈）
时间：2019年4月12日(星期五) 凌晨
地点：杭州
参考：
"""
import numpy as np
import pandas as pd
f
转载
2023-08-14 15:42:08
167阅读
回归系数依旧是4.425，但是参数检验中p值增大（但是依旧足够小，回归依旧高度显著） 所以X1和X2可能有很强的相关性，所以导致删除X2后模型依旧显著。 3.7 （1）直接对所有参数做线性回归： 进行逐步回归： 逐步回归得到的线性回归方程中，保留了x1，x2，x3. 但是x3不够显著，所以只对x1，x2进行回归。 所以最优的回归方程为：Y=53.00609+1.41589X1+0.65029X2
逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入回归方程，也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止。以保证最后所得到的解释变量集是最优的。本例的逐步回归则有所变
转载
2023-09-28 19:47:38
121阅读
自回归移动平均模型（Autoregressive Moving Average Model, ARMA）是一种经典的时间序列预测模型，用于分析和预测时间序列数据的行为。ARMA模型结合了自回归（AR）模型和移动平均（MA）模型的特点，能够捕捉时间序列数据中的趋势和季节性变化。首先，我们来详细讲解一下自回归模型（AR模型）。自回归模型是基于过去时间步长的观测值来预测当前观测值的一种线性模型。在AR模
转载
2024-07-23 13:17:41
72阅读
- 用线性回归找到最佳拟合直线优点：结果易于理解，计算上不复杂。 缺点：对非线性的数据拟合不好。 适用数据类型：数值型和标称型数据。回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式 。- 回归的一般方法(1) 收集数据：采用任意方法收集数据。 (2) 准备数据：回归需要数值型数据，标称型数据将被转成二值型数据。 (3) 分析数据：绘出数据的可视化二维图将有助于对数据做
转载
2024-05-06 11:03:23
220阅读
翻译链接：一共有以下七种： 1. Linear Regression线性回归 2. Logistic Regression逻辑回归 3. Polynomial Regression多项式回归 4. Stepwise Regression逐步回归 5. Ridge Regression岭回归 6. Lasso Regression套索回归 7. ElasticNet回归Stepwi
转载
2024-03-13 08:34:49
198阅读
简介回归的目的是通过研究自变量X与因变量Y之间的相互关系识别重要的变量，剔除次要的变量，即逐步回归的思想判断相关性的方向，正还是负估计变量的权重，即回归系数在x=x0处对y做预测，对y做区间估计常见的回归分析有五类：线性回归(OLS, GLS)、0-1回归(Logistic 回归)、定序回归(probit 定序回归)、计数回归(Possion 回归)和生存回归，其划分的依据均为因变量Y的类型。因变
转载
2024-02-01 08:43:41
103阅读
数理统计小论文（一）#摘要 近年来，中国旅游业保持了高速增长，已然成为国民经济发展的新兴增长点，对于旅游业增长势头的了解、预测变得十分重要。 本文借助R语言，通过逐步回归分析近年来国内旅游收入与多个因素的相关关系，并通过显著性检验对解释变量进行取舍，最终得到关于国内旅游收入的回归方程，借此对旅游业的发展势头进行后验性的预测。 #关键词 国内旅游，逐步回归，显著性检验，AIC;#引言 近年来，随着国
转载
2024-04-24 16:15:41
90阅读
文章目录一、总关系图二、插值 和 拟合 的区分三、拟合 和 回归 的区分四、多元线性回归 和 多元逐步回归 的区分五、多元线性回归 和 逻辑回归 的区分六、回归分析 与 最小二乘法 的区分七、总结：八、参考附录： 一、总关系图 解释说明： ①拟合、插值和逼近是数值分析的三大基础工具。它们的区别在于： <1>拟合是已知样本点列，从整体上靠近它们； <2>插值是
转载
2024-05-06 08:46:49
154阅读
在英国留学的同学们想要顺利毕业，就必须要过Dissertation这一关。而一篇Dissertation字数可能多大一万五千字，其写作难度之大让很多留学生疯狂吐槽。那么这么多字的Dissertation怎么写？各部分的字数应该怎样安排？本文小编就来为大家分享一下写作教程。 一万五千字Dissertation结构及字数安排 Abstract/150-300 Words Chapter 1
# 逐步回归：一种有效的线性回归变量选择方法
在统计学和机器学习中，回归分析是一种重要的技术，帮助我们建立因变量和自变量之间的关系模型。其中，逐步回归（Stepwise Regression）是一种常用的变量选择方法，可以有效地从多个自变量中选出最具代表性的变量，以提高模型的可解释性和预测能力。本文将对逐步回归进行简单介绍，并提供相应的 Python 代码示例。
## 什么是逐步回归？
逐步
高中数学是一门记忆学科，也需要识记，高中生的数学成绩不好，很大一部分原因是知识、定理、解法没有记住，做题时常常卡壳，不是因为想不到解题思路，而是没有把简单的知识点和解题方法掌握牢固。 因此，想要学好高中数学，就得在记忆的基础上着手，基础知识扎实了解题思路自然也就更清晰了，今天成都名师荟教育的特级高中数学老师为大家整理归纳了高中数学常见的解题思路，同学们下来要好好理解吸收，掌握好
转载
2024-09-10 07:04:37
60阅读
