• Regress

2020-12-07 11:23:37
<p>This Pull Request fixes/closes #478. ... - Uses regress instead of regex Current issues: -Refactoring regexp/mod.rs with regress.</p><p>该提问来源于开源项目：boa-dev/boa</p></div>
• REGRESS

2016-01-27 15:20:23
REGRESS Multiple linear regression using least squares.​ 使用最小二乘法多元线性回归。 1. B = REGRESS(Y,X)  returns the vector B of regression coefficients in the linear model Y = X*B. X is an n...
 REGRESS Multiple linear regression using least squares.​

使用最小二乘法多元线性回归。

1.  B = REGRESS(Y,X)

returns the vector B of regression coefficients in the    linear model Y = X*B.  X is an n-by-p design matrix, with rows corresponding to observations and columns to predictor variables.  Y is an n-by-1 vector of response observations.     ​

返回返回线性模型Y=X*B的拟合系数矢量B。X是一个设计的 n x p 的矩阵，它的行对应观测值，列对应预测值。Y是一个n x 1的观测的响应向量。

2. [B,BINT] = REGRESS(Y,X)

returns a matrix BINT of 95% confidence    intervals for B.

返回一个矩阵BINT，代表着矩阵B 95%的置信区间。

3. [B,BINT,R] = REGRESS(Y,X)

returns a vector R of residuals.   ​

返回残差矢量R

4. [B,BINT,R,RINT] = REGRESS(Y,X)

returns a matrix RINT of intervals that can be used to diagnose outliers.  If RINT(i,:) does not contain zero,    then the i-th residual is larger than would be expected, at the 5%    significance level.  This is evidence that the I-th observation is an    outlier.    ​

返回一个可以诊断异常值的区间--矩阵RINT，如果RINT的第 i 行没有0，那么第 i 行的残差比预期的5%的显著水品大。这证明 I 行观测值是离群的。

5. [B,BINT,R,RINT,STATS] = REGRESS(Y,X)

returns a vector STATS containing, in the following order, the R-square statistic, the F statistic and p value    for the full model, and an estimate of the error variance.     ​

返回一个矢量STATS依次包含：​

6. [...] = REGRESS(Y,X,ALPHA)

uses a 100*(1-ALPHA)% confidence level to    compute BINT, and a (100*ALPHA)% significance level to compute RINT.

使用100*（1-α）%的置信水平来计算BINT,使用100α%的

X should include a column of ones so that the model contains a constant    term.  The F statistic and p value are computed under the assumption    that the model contains a constant term, and they are not correct for    models without a constant.  The R-square value is one minus the ratio of    the error sum of squares to the total sum of squares.  This value can    be negative for models without a constant, which indicates that the    model is not appropriate for the data.

If columns of X are linearly dependent, REGRESS sets the maximum    possible number of elements of B to zero to obtain a "basic solution",    and returns zeros in elements of BINT corresponding to the zero    elements of B.​​

如果X的列都线性相关，REGRESS 将

REGRESS treats NaNs(Not a Number) in X or Y as missing values, and removes them.​

拟合函数对于X或者Y里面的非数值的元素，认为他们是缺失的，并删除他们。


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• regress

2016-09-13 09:57:00
spool invalid_obj_before_regress.lst select owner,object_name,object_type,last_ddl_time from dba_objects where status='INVALID'; spool off EOF   ############################################ ...
#! /bin/ksh
############### ###   UAT   ### ###############
export ENVS=/test/change/env/env_test.sql
export SCHEMA_HOME=/test/change/schema/test/2015_11_20_test_1.1
export SCHEMA_HOME_test=${SCHEMA_HOME}/2015_11_20_test ################ ### PROD ### ################ #export ENVS= #export SCHEMA_HOME= #export SCHEMA_HOME_test= ##################################### # Check DB connection is correct ##################################### sqlplus /nolog <<EOF set pagesize 500 set linesize 200 @${ENVS}
connect &v_system_un/&v_system_pw@&v_conn_str
show user prompt &v_conn_str
select * from v\$instance; EOF echo Press any key to continue read ANS ############################################ # Check invalid objects (before) ############################################cd$SCHEMA_HOMEsqlplus /nolog << EOF@${ENVS}connect &v_system_un/&v_system_pw@&v_conn_strset pages 1000set lines 150col owner for a15col object_name for a35col object_type for a20col last_ddl_time for a20alter session set nls_date_format = 'YYYY-MON-DD HH24:MI:SS';spool invalid_obj_before_regress.lstselect owner,object_name,object_type,last_ddl_time from dba_objects where status='INVALID';spool offEOF ############################################ banner 'SMAS' ############################################ date echo Press any key to continue read ANS cd$SCHEMA_HOME_SMAS/
sqlplus /nolog << EOF
set pagesize 500
set linesize 200
@${ENVS} connect &v_system_un/&v_system_pw@&v_conn_str show user select * from v\$instance;
select to_char(sysdate,'YYYY-MON-DD HH24:MI:SS')  from dual;
@01_change_regress.sql
EOF
date
echo Press any key to continue
############################################ # Check invalid objects (after) ############################################
cd $SCHEMA_HOME sqlplus /nolog << EOF @${ENVS}
connect &v_system_un/&v_system_pw@&v_conn_str
set pages 1000
set lines 150
col owner for a15
col object_name for a35
col last_ddl_time for a20alter session set nls_date_format = 'YYYY-MON-DD HH24:MI:SS';spool invalid_obj_after_regress.lst select owner,object_name,object_type,last_ddl_time from dba_objects where status='INVALID';spool offEOF

转载于:https://www.cnblogs.com/feiyun8616/p/5867382.html
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• MATLAB regress命令

万次阅读 多人点赞 2018-04-03 16:46:24
1 regress命令 用于一元及多元线性回归，本质上是最小二乘法。在Matlab 2014a中，输入help ... 调用格式：B = regress(Y,X)[B,BINT] = regress(Y,X)[B,BINT,R] = regress(Y,X)[B,BINT,R,RINT] = regress(Y,X)B,BINT,...
1 regress命令

用于一元及多元线性回归，本质上是最小二乘法。在Matlab 命令行窗口输入help regress ，会弹出和regress的相关信息，一一整理。

调用格式：

B = regress(Y,X)
[B,BINT] = regress(Y,X)
[B,BINT,R] = regress(Y,X)
[B,BINT,R,RINT] = regress(Y,X)
B,BINT,R,RINT,STATS] = regress(Y,X)
[...] = regress(Y,X,ALPHA)

参数解释：

B：回归系数，是个向量（“the vector B of regression coefficients in the  linear model Y = X*B”）。
BINT：回归系数的区间估计（“a matrix BINT of 95% confidence intervals for B”）。
R：残差（ “a vector R of residuals”）。
RINT：置信区间（“a matrix RINT of intervals that can be used to diagnose outliers”）。
STATS：用于检验回归模型的统计量。有4个数值：判定系数R^2，F统计量观测值，检验的p的值，误差方差的估计。
ALPHA：显著性水平（缺少时为默认值0.05）。

2 regress函数例程

目标函数：y=Ax1^2+Bx2^2+Cx1+Dx2+Ex1*x2+F  （这是一个二次函数，两个变量，大写的字母是常数）

应用实例：

%导入数据
x1=[7666 7704 8148 8571 8679 7704 6471 5870 5289 3815 3335 2927 2758 2591]';
x2=[16.22 16.85 17.93 17.28 17.23 17 19 18.22 16.3 13.37 11.62 10.36 9.83 9.25]';
y=[7613.51  7850.91  8381.86  9142.81 10813.6 8631.43 8124.94 9429.79 10230.81 10163.61 9737.56 8561.06 7781.82 7110.97]';
X=[ones(size(y)) x1.^2 x2.^2 x1 x2 x1.*x2];

%开始分析
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X);

其中， b(1)=F(最后那个常数项)

b(2)=A，b(3)=B，b(4)=C，b(5)=D，b(6)=E。bint为b的95%置信区间。

比较重要的stats分析：stats的第三个参数为F检测的P值，p值很小（P<0.001）,说明拟合模型有效。

可视化操作：

figure,scatter3(x1,x2,y,'filled') %scatter可用于画散点图
%拟合，三维视图显示
hold on  %在刚刚那副散点图上接着画
x1fit = min(x1):100:max(x1);   %设置x1的数据间隔
x2fit = min(x2):1:max(x2);     %设置x2的数据间隔
[X1FIT,X2FIT] = meshgrid(x1fit,x2fit);    %生成一个二维网格平面，也可以说生成X1FIT,X2FIT的坐标
YFIT=b(1)+b(2)*X1FIT.^2+b(3)*X2FIT.^2+b(4)*X1FIT +b(5)*X2FIT+b(6)*X1FIT.*X2FIT;    %代入已经求得的参数，拟合函数式
mesh(X1FIT,X2FIT,YFIT)    %X1FIT，X2FIT是网格坐标矩阵，YFIT是网格点上的高度矩阵
view(10,10)  %改变角度观看已存在的三维图，第一个10表示方位角，第二个表示俯视角。
%方位角相当于球坐标中的经度，俯视角相当于球坐标中的纬度
xlabel('x1') %设置x轴的名称
ylabel('x2') %设置y轴的名称
zlabel('y')  %设置z轴的名称

下面来用一组数据对上面的效果进行检测，自己建立一个方程：

目标函数：y=5x1^2+7x2^2+2x1+3x2+8x1*x2+10

%测试数据
x1_test = [-1, 0, 1, -1, 0, 1]';  %
x2_test = [-1, -1, 0, 1, 0, 1]'; %
y_test = [25, 14, 17, 15, 10, 35]'; %

X_test=[ones(size(y_test)) x1_test.^2 x2_test.^2 x1_test x2_test x1_test.*x2_test];

%开始分析
[b_test,bint_test,r,rint_test,stats_test] = regress(y_test,X_test);

figure,
scatter3(x1_test,x2_test,y_test,'filled') %scatter可用于画散点图
%拟合，三维视图显示
hold on  %在刚刚那副散点图上接着画
x1fit = min(x1_test):0.1:max(x1_test);   %设置x1的数据间隔
x2fit = min(x2_test):0.1:max(x2_test);     %设置x2的数据间隔
[X1FIT,X2FIT] = meshgrid(x1fit,x2fit);    %生成一个二维网格平面，也可以说生成X1FIT,X2FIT的坐标
YFIT=b_test(1)+b_test(2)*X1FIT.^2+b_test(3)*X2FIT.^2+b_test(4)*X1FIT +b_test(5)*X2FIT+b_test(6)*X1FIT.*X2FIT;    %代入已经求得的参数，拟合函数式
mesh(X1FIT,X2FIT,YFIT)    %X1FIT，X2FIT是网格坐标矩阵，YFIT是网格点上的高度矩阵
view(10,10)  %改变角度观看已存在的三维图，第一个10表示方位角，第二个表示俯视角。
%方位角相当于球坐标中的经度，俯视角相当于球坐标中的纬度
xlabel('x1') %设置x轴的名称
ylabel('x2') %设置y轴的名称
zlabel('y')  %设置z轴的名称

拟合效果如下：

参考文献：

https://wenku.baidu.com/view/5b7cd4307cd184254b3535ac.html

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• python_regress
• GDT regress test

2021-01-10 07:53:13
<div><p>GDT regress test based on my GDT setting sample</p><p>该提问来源于开源项目：unicorn-engine/unicorn</p></div>
• Was wondering how to regress out covariates other than nUMI. My code is as below. When I try to regress out orig.ident, there is an error. <p>A = sample(1:ncol(combined$sc.data), 2000) annot=... • <div><p>https://v8.imgtec.com/bbv8/builders/Target%20-%20edge/builds/10305/steps/Check/logs/regress-336820 The test finishes with error messages - "allocation failure GC in old space requested&#... • 多元线性回归在Matlab统计工具箱中使用命令regress()实现多元线性回归，调用格式为b=regress(y，x)或[b，bint，r，rint，statsl = regess(y，x，alpha)其中因变量数据向量y和自变量数据矩阵x按以下排列方式输入对... 一、回归分析1．多元线性回归在Matlab统计工具箱中使用命令regress()实现多元线性回归，调用格式为b=regress(y，x)或[b，bint，r，rint，statsl = regess(y，x，alpha)其中因变量数据向量y和自变量数据矩阵x按以下排列方式输入对一元线性回归，取k=1即可。alpha为显著性水平(缺省时设定为0.05)，输出向量b，bint为回归系数估计值和它们的置信区间，r，rint为残差及其置信区间，stats是用于检验回归模型的统计量，有三个数值，第一个是R2，其中R 是相关系数，第二个是F统计量值，第三个是与统计量F对应的概率P，当P时拒绝H0，回归模型成立。画出残差及其置信区间，用命令rcoplot(r，rint)实例1：已知某湖八年来湖水中COD浓度实测值(y)与影响因素湖区工业产值(x1)、总人口数(x2)、捕鱼量(x3)、降水量(x4)资料，建立污染物y的水质分析模型。(1)输入数据x1=[1.376, 1.375, 1.387, 1.401, 1.412, 1.428, 1.445, 1.477]x2=[0.450, 0.475, 0.485, 0.500, 0.535, 0.545, 0.550, 0.575]x3=[2.170 ,2.554, 2.676, 2.713, 2.823, 3.088, 3.122, 3.262] x4=[0.8922, 1.1610 ,0.5346, 0.9589, 1.0239, 1.0499, 1.1065, 1.1387] y=[5.19, 5.30, 5.60，5.82，6.00, 6.06，6.45，6.95](2)保存数据(以数据文件.mat形式保存，便于以后调用)save data x1 x2 x3 x4 yload data (取出数据)(3)执行回归命令x =[ones(8,1)，]；[b，bint，r，rint，stats] = regress得结果：b = (-16.5283，15.7206，2.0327，-0.2106，-0.1991)’stats = (0.9908，80.9530，0.0022)即= -16.5283 + 15.7206xl + 2.0327x2 - 0.2106x3 + 0.1991x4R2 = 0.9908，F = 80.9530，P = 0.0022 展开全文 • <div><p>https://v8.mips.com/bbv8/builders/Target%20-%20MIPS64%20-%20edge%20-%20clang/builds/1672/steps/Check%20%28flakes%29/logs/regress-crbug-514081 ... • https://v8.mips.com/bbv8/builders/Target%20-%20big%20-%20edge%20-%20no%20i18n/builds/8282/steps/Check/logs/regress-353004 Fails on mips and mips64 big endian build bots.</p><p>该提问来源于开源项目&#... • It bumps <code>regress</code> to 0.2, which brings many nice and new features and fixes. I also took the opportunity to reduce a bit the size of the <code>RegExp</code> structure by changing strings ... • regress target) must be transform to mean shape coordination like this: regression_targets[i] = scale * regression_targets[i] * rotation;</li></ol>该提问来源于开源项目：soundsilence/Face... • RUN TestTwoHostsMultipleTenants_regress 2015/04/03 19:13:34 ovs-vsctl on node netplugin-node2: 2bfd5ce9-a922-48b3-9a76-65e929639b9d Manager "ptcp:6640" is_connected: true Bridge ... • <div><p>Put gpfdist's test and code under same directory. <p>Enhance pg_regress to call needed perl scripts from correct directory.</p><p>该提问来源于开源项目：greenplum-db/gpdb</p></div> • % python tests/regress/bad_ram.py Bad ram pointer 0x7f25ee400000 [1] 32327 abort (core dumped) python tests/regress/bad_ram.py </code></pre> <p>Effected code: <pre><code> C static ram_addr_t qemu_... • ospfd-regress:OpenBSD ospfd的回归测试 • <div><ul><li>option -c to head(1) is not supported, use dd(1) ...<p>All regress tests pass on OpenBSD/amd64 5.8-current from Oct 2, 2015</p><p>该提问来源于开源项目：Parchive/par2cmdline</p></div> • matlab的regress函数 千次阅读 2018-02-03 10:59:46 在matlab中regress（）函数可以进行回归分析，regress（）函数主要用于线性回归，一元以及多元的。 regress（）函数详解 [b，bint，r,rint，stats]=regress(y,X，alpha) 说明： 因变量数据向量y表示一... • <div><ol><li>add expected output files</li><li>add schedule file</li><li>use pg_regress to check results automatically</li><li>refactor gpcheckcloud regress shell script</li></ol> <p>Signed-off-by: ... • [b,bint,r,rint,s]=regress(y,X,alpha) 输入: y：因变量（列向量）, X：全一向量与自变量组成的矩阵 alpha 显著性水平 α\alphaα (缺省时设定为0.05） 输出: b：回归系数 bint：回归系数的的置信区间， r ：残差 ... • <div><p>Both of the tests fail with <pre><code> # # Fatal error in ../../src/runtime/...on 32-bit, regress-542823 fails on 64-bit simulator also.</p><p>该提问来源于开源项目：v8mips/v8mips</p></div> • PostgreSQL regress test 千次阅读 2015-08-14 12:29:05 PostgresSQL regress test 最近看了下pg中的回归测试相关内容，现在将看到的内容记录下来。 1. 先来一个例子 [postgres@gorilla1 regress]$ make check make -C ../../../src/port all make[1]: Entering ...
• Modelos_de_Regress-o:PIBIC项目
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• MATLAB 多元线性回归（regress） 语法 b = regress(y,X) [b,bint] = regress(y,X) [b,bint,r] = regress(y,X) [b,bint,r,rint] = regress(y,X) [b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X) [___] = regress(y,X,alpha) ...
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• regress 顾名思义，就是一元多元方程的的拟合，y=c1*x1+c2*x2....或者y=c1*x1^2+c2*x2^2+c3*x1*x2....等等形式 [b,BINT] = regress(Y,X) [b,BINT,R] = regress(Y,X) [b,BINT,R,RINT] = regress(Y,X) [b,BINT,R,...
• <div><p>When running PRSice 2.2.6 with <code>--no-regress, I would expect all scores to be printed in the output file. However, I get only the score for thetop (most stringent) threshold, and all the ...

...