前两天在研究期权组合问题，突然觉得对统计有了一点新的理解，所以今天写一点关于多元线性方面的东西，以待后用。1. 多元线性回归的基本形式：一个因变量，比如说某个地区的气温，被认为是由其他几个自变量，比如海拔、阳光亮度、湿度等等有关。我这里把这几个自变量理解为对应的instrument。假设有n次观测，那么得到的数据就是：这里可以理解为在每次观测中，我们有Y这个Portfolio以及各个instrum
一、代码实现与示例 1.
代码实现 ◆
sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False) ➢
n_components : int, float, None or string
。降维后的主成成分数量 ✓ 若
0 < n_components
梳理大纲： 简单线性回归和多元线性回归 【1】简单线性回归：简单线性回归及最小二乘法的数据推导 【2】多元线性回归：多选线性回归和正规方程解及实现简单线性回归：简单线性回归是属于回归(regression)，即label为连续数值型(continuous numerical variable)，如：房价、股票价格、降雨量等什么是简单线性回归？
所谓简单，是指只有一个样本特征，即只有一个自变量；所
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多项式回归：若希望回归模型更好的拟合训练样本数据，可以使用多项式回归器。
一元多项式回归：
数学模型：y = w0 + w1 * x^1 + w2 * x^2 + .... + wn * x^n
将高次项看做对一次项特征的扩展得到：
y = w0 + w1 * x1 + w2 * x2 + .... + wn
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2023-08-13 20:57:33
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多元线性回归1.多个特征变量在现实生活中，不可能只有一个特征变量，比如在预测房子价格的例子中，房屋的面积，卧室的数量，楼层数以及房子使用年限都可作为特征变量。具有多个变量的线性回归也称为“多元线性回归”。在后面的记录中，将采用以下符号来代表不同的元素：具有多个特征变量的线性回归方程表达式定义如下：可将作为房屋的基本价格，为每平米房屋的价格，为每层的价格，为房子的平米数，为房子的楼层数，等等。根据矩
一元回归：依变数Y对一个自变数X的回归。多元回归或复回归（multiple regression）:依变数依两个或两个以上自变数的回归。主要内容：（1）确定各个自变数对依变数的单独效应和综合效应，建立由各个自变数描述和预测依变数反应量的多元回归方程。（2）对上述综合效应和单独效用的显著性进行测验，并在大量自变数中选择仅对依变数有显著效用的自变数，建立最优多元回归方程（3）评定各...
原创
2022-01-11 16:55:28
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多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于影响因素（自变量）更多些而已，例如：一元线性回归方程 为： 毫无疑问，多元线性回归方程应该为：上图中的 x1, x2, xp分别代表“自变量”Xp截止，代表有P个自变量，如果有“N组样本，那么这个多元线性回归，将会组成一个矩阵，如下图所示：那么，多元线性回归方
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2014-05-10 13:58:00
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文章目录模型回归模型估计的多元回归方程最小二乘估计
β
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文章目录01 引言(多元线性回归)多元线性回归梯度下降梯度下降技巧01-特征缩放梯度下降技巧02-学习率与终止迭代条件用多项式回归模型02 Normal Equation法推导过程Normal Equation法与梯度下降法比较03 logistics回归(Logistic Regression)开始分类问题引言sigmoid函数判定边界逻辑回归函数回顾代价函数函数代码梯度下降简化的损失函数和梯
多元线性和多项式回归上一个博客 我们说了一元线性回归，那么来看一下多元线性回归 一元函数的公式是而多元函数的公式： 其实就是相当于位置参数的变量都增多了，我们的解决办法依旧可以使用我们一元线性回归当中的代价函数和梯度下降算法。代价函数依旧是：梯度下降算法为： 我们可以看到，有多少个参数变量，我们就都给他构造出来，只是比一元线性回归中多一些参数直接上代码：先导入包：import numpy as n
利用eviews做多元线性回归分析1、居民消费价格指数CPI,工业品出厂价格指数PPI, 固定资产投资价格指数之间的线性回归Y ：居民消费价格指数CPI（%）X1：工业品出厂价格指数PPI （%）X2：固定资产投资价格指数（%） （上年=100）变量的金融学意义CPI是居民消费价格指数（consumer price index）的简称。居民消费价格指数，是一个反映居民家庭一般所购买的消费品和服务项
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2023-07-24 15:30:33
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多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于影响因素（自变量）更多些而已，例如：一元线性回归方程 为： 毫无疑问，多元线性回归方程应该为：上图中的 x1, x2, xp分别代表“自变量”Xp截止，代表有P个自变量，如果有“N组样本，那么这个多元线性回归，将会组成一个矩阵，如下图所示：那么，多元线性回归方
多元回归：逐步回归什么是逐步回归？逐步回归（Stepwise Regression）是一种基于统计学的建模方法，通过反复添加和删除自变量来选择最佳的模型。在多元线性回归中，我们通常希望找到一个拥有较少自变量但能够很好地拟合因变量的模型，以减少模型复杂度且不损失预测精度。逐步回归正是为此而生。在逐步回归中，我们首先建立一个包含所有自变量但没有截距项的模型，然后根据某些标准逐步添加或删除自变量。标准通
多元线性回归预测模型实验目的通过多元线性回归预测模型，掌握预测模型的建立和应用方法，了解线性回归模型的基本原理实验内容多元线性回归预测模型实验步骤和过程(1)第一步：学习多元线性回归预测模型相关知识。一元线性回归模型反映的是单个自变量对因变量的影响，然而实际情况中，影响因变量的自变量往往不止一个，从而需要将一元线性回归模型扩展到多元线性回归模型。 如果构建多元线性回归模型的数据集包含n个观测、p+
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2023-08-01 20:42:32
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这个函数又长又慢。。。。# 导入包
import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import copy
from scipy import stats # 求概率密度
from IPython.display import display # 使打印的表格对齐
import mpl_tool
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2023-08-29 20:54:51
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前两天用PowerBI做了一个多元线性回归基于R语言的内容，点击《PowerBI多元回归预测数据(R语言)》可以查看，但是好像现在Python在人群中使用的更多，后面类似的涉及统计模型和机器学习的内容应该也会以Python为主，下面开始介绍一下Python和PowerBI一起实现多元线性回归并在PowerBI中进行筛选预测的方法，效果如下↓ 从图中看应该还是清楚，过了两天
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2023-06-20 21:25:27
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文章目录简介原理代码过拟合 简介多项式回归（Polynomial Regression）顾名思义是包含多个自变量的回归算法，也叫多元线性回归，多数时候利用一元线性回归（一条直线）不能很好拟合数据时，就需要用曲线，而多项式回归就是求解这条曲线。也就是说一元回归方程是 而多元回归方程是 比如二元就是，三元就是 但是并不是元数越多越好，可能存在过拟合问题，在最后一节介绍。原理多元线性回归很复杂，特别是
1 多元线性回归的基本原理线性回归是机器学习中最简单的回归算法，多元线性回归指的就是一个样本有多个特征的线性回归问题。对于一个有个特征的样本 而言，它的回归结果可以写作一个几乎人人熟悉的方程: 先定义了损失函数，然后通过最小化损失函数或损失函数的某种变化来将求解参数向量，以此将单纯的求解问题转化为一个最优化问题。在多元线性回归中，我们的损失函数如下定义：2 最小二乘法求解多元线性回归的参数 到了这
回归分析是一种处理变量的统计相关关系的一种数理统计方法。回归分析的基本思想是: 虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系, 但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。 回归分析主要解决以下几个方面的问题: (1) 确定几个特定的变量之间是否存在相关关系, 如果存在的话, 找出它们之间合适的数学表达式; (2) 根据一个或几个变量的值, 预测或控制另一个变量的取值, 并且可以知道
一、多元线性回归基础简单线性回归算法只有一个特征值（x），通常线性回归算法中有多个特征值，有的甚至有成千上万个特征值；多元线性回归中有多种特征，每一种特征都与 y 呈线性关系，只是线性关系的系数不同；多元线性回归的模型可以解决一元线性回归问题；多元线性回归模型中，每一种特征都与值（也就是 y）呈线性关系，从 θ1 到 θn ，以此为第一个特征到第 n 个特征与值的线性关系系数，
