精华内容
下载资源
问答
  • 目录:前言偏相关或复相关意义与用途分析方法:1、 样本相关系数矩阵、相关系数检验2、 复相关分析3、 决定系数 (RMSE的介绍)小结、前言:继上篇文章,继续探讨相关性分析,这次不再是两个变量,而是3个或者...

    目录:前言

    偏相关或复相关

    意义与用途

    分析方法:

    1、 样本相关系数矩阵、相关系数检验

    2、 复相关分析

    3、 决定系数

    equation?tex=R%5E2 (RMSE的介绍)

    小结

    一、前言:

    继上一篇文章,继续探讨相关性分析,这次不再是两个变量,而是3个或者以上的变量之间的相关关系分析。

    没读过上篇文章请先仔细阅读再过来,因为多变量本质上是基于双变量的TzeSing Kong:相关性分析(两变量)​zhuanlan.zhihu.comv2-e69227d959b35b12f69b363c678df786_180x120.jpg

    二、偏相关或复相关

    简单相关:研究两变量之间的关系

    偏相关或复相关:研究三个或者以上变量与的关系

    在这里仍然是选择最简单的线性相关来解释:

    三、意义与用途:

    有些情况下,我们只想了解两个变量之间是否有线性相关关系,并不想拟合建立它们的回归模型,也不需要区分自变量和因变量,这时可用相关性分析。

    四、分析方法:

    1、样本相关阵

    equation?tex=x_1%2Cx_2%2C%C2%B7%C2%B7%C2%B7%2Cx_n+ 来自正态总体

    equation?tex=N_p%28%5Cmu%2C%5Csigma%5E2%29 容量为

    equation?tex=n 的样本,其中每个样本

    equation?tex=x

    equation?tex=p 个观测

    分别计算两两样本之间的简单相关系数

    equation?tex=r_%7Bij%7D+ ,它们构成的矩阵就是:

    equation?tex=%5Cbegin%7Bbmatrix%7D+r_%7B11%7D+%26+r_%7B12%7D+%26...+%26+r_%7B1p%7D+%5C%5C+r_%7B21%7D+%26+r_%7B22%7D+%26+...+%26r_%7B2p%7D+%5C%5C+...%26...%26...%26...+%5C%5Cr_%7Bp1%7D%26r_%7Bp2%7D%26...%26r_%7Bpp%7D+%5Cend%7Bbmatrix%7D%5Cquad

    由于每个变量跟自己的相关系数就是

    equation?tex=1 ,即:

    equation?tex=%5Cbegin%7Bbmatrix%7D+1+%26+r_%7B12%7D+%26...+%26+r_%7B1p%7D+%5C%5C+r_%7B21%7D+%26+1+%26+...+%26r_%7B2p%7D+%5C%5C+...%26...%26...%26...+%5C%5Cr_%7Bp1%7D%26r_%7Bp2%7D%26...%261+%5Cend%7Bbmatrix%7D%5Cquad%3D%28r_%7Bij%7D%29_%7Bp%5Ctimes+p%7D

    其中,

    equation?tex=%28r_%7Bij%7D%29_%7Bp%5Ctimes+p%7D 就是两个变量的简单相关系数。

    equation?tex=r_%7Bij%7D%3D%5Cfrac%7B%5Csum_%7B%7D%5E%7B%7D%7B%28x-%5Cbar%7Bx%7D%29%28y-%5Cbar%7By%7D%29%7D%7D%7B%5Csqrt%7B%5Csum%7B%28x-%5Cbar%7Bx%7D%29%5E2%5Csum%7B%28y-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D%7D%7D%7D

    例子:v2-c3cd33fcac270371c6d3c9d40a62f918_720w.jpg

    > X <- read.table("clipboard", header = T)

    > cor(X) # 相关系数矩阵

    y x1 x2 x3 x4

    y 1.0000000 0.9871498 0.9994718 0.9912053 0.6956619

    x1 0.9871498 1.0000000 0.9907018 0.9867664 0.7818066

    x2 0.9994718 0.9907018 1.0000000 0.9917094 0.7154297

    x3 0.9912053 0.9867664 0.9917094 1.0000000 0.7073820

    x4 0.6956619 0.7818066 0.7154297 0.7073820 1.0000000

    再看看矩阵散点图:

    > pairs(X, ...) # 多元数据散点图v2-61a5c0634204d0715edf11647f97174b_720w.jpg

    相关系数检验:

    > install.package('psych') # 先安装一个'psych'的包

    > library(psych)

    > corr.test(X)

    Call:corr.test(x = yX)

    Correlation matrix

    y x1 x2 x3 x4

    y 1.00 0.99 1.00 0.99 0.70

    x1 0.99 1.00 0.99 0.99 0.78

    x2 1.00 0.99 1.00 0.99 0.72

    x3 0.99 0.99 0.99 1.00 0.71

    x4 0.70 0.78 0.72 0.71 1.00

    Sample Size

    [1] 31

    Probability values (Entries above the diagonal are adjusted for multiple tests.)

    y x1 x2 x3 x4

    y 0 0 0 0 0

    x1 0 0 0 0 0

    x2 0 0 0 0 0

    x3 0 0 0 0 0

    x4 0 0 0 0 0

    To see confidence intervals of the correlations, print with the short=FALSE option

    上面矩阵是相关系数的

    equation?tex=t 值矩阵,下面矩阵是

    equation?tex=P 值矩阵

    可以看出

    equation?tex=y

    equation?tex=x_1%2C+x_2%2C+x_3%2C+x_4 的关系都十分密切

    相关系数

    equation?tex=r%3E0.8 且置信度

    equation?tex=P%3C0.001

    2、复相关分析

    实际分析中,一个变量(

    equation?tex=y )往往要受到多种变量(

    equation?tex=x_1+...+x_4 )的综合影响,

    所谓复相关,就是研究多个变量同时与某个变量的相关关系,

    度量复相关程度的指标是复相关系数

    多个变量同时与某个变量的相关关系不能直接测算,只能通过间接测算

    复相关系数的计算:

    设因变量

    equation?tex=y ,自变量为

    equation?tex=x_1%2Cx_2%2C%C2%B7%C2%B7%C2%B7%2Cx_p ,构造一个线性模型为:

    equation?tex=y%3Db_0%2Bb_1x_1%2C%2B...%2Bb_px_p%2B%5Cvarepsilon

    equation?tex=%5Chat%7By%7D+%3D+b_0%2Bb_1x_1%2B%C2%B7%C2%B7%C2%B7%2Bb_px_p

    equation?tex=y

    equation?tex=x_1%2Cx_2%2C%C2%B7%C2%B7%C2%B7%2Cx_p 作相关分析,就是对

    equation?tex=y

    equation?tex=%5Chat%7By%7D 做简单相关分析

    记:equation?tex=r_%7By%C2%B7x_1%C2%B7%C2%B7%C2%B7x_p%7D

    equation?tex=y

    equation?tex=x_1%2Cx_2%2C%C2%B7%C2%B7%C2%B7%2Cx_p 的复相关系数,

    equation?tex=r_%7By%C2%B7%5Chat%7By%7D%7D

    equation?tex=y

    equation?tex=%5Chat%7By%7D 的简单相关系数

    equation?tex=r_%7By%C2%B7x_1%C2%B7%C2%B7%C2%B7x_p%7D 的计算公式:

    equation?tex=R%3Dcorr%28y%2Cx_1%2C%C2%B7%C2%B7%C2%B7%2Cx_p%29%3Dcorr%28y%2C%5Chat%7By%7D%29%3D%5Cfrac%7Bcov%28y%2C%5Chat%7By%7D%29%7D%7B%5Csqrt%7Bvar%28y%29var%28%5Chat%7By%7D%29%7D%7D

    复相关系数常用于多元线性回归分析中,我们希望知道因变量与一组自变量之间的相关程度,即复相关,复相关系数反映了一个变量与另一组变量的密切程度。

    假设检验:

    与多元回归的方差分析一样,所以我留在下篇文章阐述回归分析与方差分析的时候会继续详细说明

    综上:

    equation?tex=R%3D%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Csum_%7B%7D%5E%7B%7D%7B%28%5Chat%7By_i%7D-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D%7D%7B%5Csum%28y_i-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D%7D%3D%5Cfrac%7BSSR%7D%7BSST%7D

    至于

    equation?tex=SSR

    equation?tex=SST 还有

    equation?tex=SSE 是什么?

    就由下篇文章阐述回归分析的时候会详细说明。TzeSing Kong:线性回归——描述变量间预测关系最简单的回归模型​zhuanlan.zhihu.comv2-ded72b64347f782cdb92e92d4fd6ee48_180x120.jpg

    3、决定系数

    equation?tex=R%5E2 (coefficient of determination)

    在复相关系数中,根号里面的比值

    equation?tex=%5Cfrac%7B%5Csum_%7B%7D%5E%7B%7D%7B%28%5Chat%7By_i%7D-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D%7D%7B%5Csum%28y_i-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D

    其实说明了回归平方和与总离差平方和的比值,反应了回归贡献的百分比

    把复相关系数两边平方一下就能得到决定系数

    equation?tex=R%5E2%3D%5Cfrac%7B%5Csum_%7B%7D%5E%7B%7D%7B%28%5Chat%7By_i%7D-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D%7D%7B%5Csum%28y_i-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D%3D1-%5Cfrac%7BSSE%7D%7BSST%7D%3D1-%5Cfrac%7B%5Csum_%7B%7D%5E%7B%7D%7B%28%5Chat%7By_i%7D-y_i%29%5E2%7D%7D%7B%5Csum%28y_i-%5Cbar%7By%7D%29%5E2%7D

    决定系数用于评价多元回归方程、变量选择、曲线回归方程拟合的好坏程度中,常常用到。

    【注意】equation?tex=R%5E2 是相关性的度量,并不是准确性的度量!!!

    equation?tex=R%5E2 依赖于

    equation?tex=y 的波动程度(样本方差),这会使得我们看待模型的好坏有着巨大影响,例如,假设测试集

    equation?tex=y 的方差是

    equation?tex=4.2 ,如果一个模型的

    equation?tex=RMSE%3D1

    equation?tex=R%5E2 大致为

    equation?tex=76%5C%25 ,但是另一个测试集

    equation?tex=y 的方差是

    equation?tex=3 (分母小了,

    equation?tex=R%5E2 小了),

    equation?tex=R%5E2 则变为

    equation?tex=67%5C%25 。变成了模型好坏取决于测试集的波动程度,所以这个十分不靠谱

    不明白上面的话,可以再看一个例子,如果我们建立了一个模型预测广州房价,如果测试集中广州房屋售价的波动范围较大——方差较大(40万-几千万),因为方差大,所以很可能导致

    equation?tex=R%5E2 也比较大(假设

    equation?tex=80%5C%25 ),但

    equation?tex=RMSE 可能十万,这对于广州房价预测来说是一个很糟糕的预测范围。

    具体用法,留在回归分析中详细阐述。TzeSing Kong:线性回归——描述变量间预测关系最简单的回归模型​zhuanlan.zhihu.comv2-ded72b64347f782cdb92e92d4fd6ee48_180x120.jpg

    在 线性回归 中的 3.4 决定系数

    # 先建立多元线性回归模型

    > fm = lm(y~x1+x2+x3+x4,data = X)

    计算多元线性回归模型决定系数

    > R2 = summary(fm)$r.sq

    > R2

    [1] 0.9997162

    计算复相关系数

    > R = sqrt(R2)

    > R

    [1] 0.9998581

    【补】

    什么是RMSE?

    RMSE是回归问题的性能指标,衡量的是 预测值

    equation?tex=h%28x%5E%7B%28i%29%7D%29 与 真实值

    equation?tex=y%5E%7B%28i%29%7D 间的差距

    是测量预测误差的标准差

    equation?tex=RMSE%28X%2Ch%29%3D%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B1%7D%7Bm%7D%5Csum_%7Bi%3D1%7D%5Em%28h%28x%5E%7B%28i%29%7D%29-y%5E%7B%28i%29%7D%29%5E2%7D

    举例子:RMSE 等于 50000,根据【

    equation?tex=3%5Csigma 准则】意味着:

    大约 68% 的预测值位于真实值的 50000元(

    equation?tex=1%5Csigma )以内,

    大约 95% 的预测值位于真实值的 100000元 (

    equation?tex=2%5Csigma )以内,

    大约 99.7% 的预测值位于真实值的 150000元内 (

    equation?tex=3%5Csigma )以内

    五、小结:

    可以看出多变量相关分析跟回归分析的关系很密切,多变量相关分析能为回归分析服务,因为要具有相关性才有做线性回归拟合的价值

    展开全文
  • 涉及到一个河流的水污染分析,其中污染物较,同时自变量也较(气象因素含温度和天气、污染企业数量及其位置、生活污染等)。需要考虑用什么模型来建模呢? 另外,污染物的数值之间,用相关性分析,貌似还有...
  • 1.分析多自变量对某一个因变量的显著性 在分析里找到,General linear model,然后选择Univariate, 分别把两个自变量TIssue and Speed 输入到Fixed Factor,然后设置Option里的描述,如果需要其他的设置可以自己添加 ...

    SPSS处理工具:SPSS25.0 准备好数据

    1.分析多自变量对某一个因变量的显著性

    在分析里找到,General linear model,然后选择Univariate, 分别把两个自变量TIssue and  Speed 输入到Fixed Factor,然后设置Option里的描述,如果需要其他的设置可以自己添加

    2.选择OK

    标黄的这几个是比较常用的指标。这里的数据可以说明TIssue is significant(p<0.05)

    3.同时为了更好的显示Description的具体不同的Tissue对应的平均值,可以在原来的Description使用

    4.可以得到相应的Description,通过复制到Excel进行数据的格式(如保留两位小数)

    5.然后可以作图或者做表

    完成最后的数据作图,后面分析

    参考:张文彤的SPSS基础或者高级教程

    另外一个更复杂的Mixed linear model ,我再研究研究来更好做分析。

     

    展开全文
  • TF之NN之回归预测:利用NN算法(RelU)实现根据三个自变量预测一个因变量的回归问题 目录 实验数据 设计思路 输出结果 实现代码 实验数据 TF之NN之回归预测:利用NN算法(RelU)实现基于30行样本(每个...

    TF之NN之回归预测:利用NN算法(RelU)实现根据三个自变量预测一个因变量的回归问题

     

     

    目录

    实验数据

    设计思路

    输出结果

    实现代码


     

     

     

    实验数据

    TF之NN之回归预测:利用NN算法(RelU)实现基于30行样本(每个样本含有18列参数包括label)预测一个新样本值

    说明:利用前四年的数据建立回归模型,并对第五年进行预测。

     

     

    设计思路

     

    输出结果

    loss is: 913.6623
    loss is: 781206160000.0
    loss is: 9006693000.0
    loss is: 103840136.0
    loss is: 1197209.2
    loss is: 13816.644
    loss is: 173.0564
    loss is: 15.756571
    loss is: 13.9430275
    loss is: 13.922119
    loss is: 13.921878
    loss is: 13.921875
    loss is: 13.921875
    loss is: 13.921875
    loss is: 13.921875
    input is:[120, 5, 85]
    output is:15.375002
    y_list is [[65.0], [64.0], [64.0], [61.0], [59.0], [61.0], [62.0], [60.0], [61.0], [61.0], [59.0], [61.0], [61.0], [60.0], [60.0], [60.0], [59.0], [61.0], [60.0], [59.0], [60.0], [60.0], [59.0], [60.0], [60.0], [60.0], [64.0], [61.0], [59.0], [59.0]]
    x_pred is [[6.0, 30.0, 0.5, 3.12, 3.13, 364.0, 452.0, 473.0, 1858.0, 1996.0, 2036.0, 0.23, 0.47, 0.5, 0.0, 146.0, 149.0]]
    
    loss is: 747890.9
    loss is: 6.603946e+26
    loss is: 7.613832e+24
    loss is: 8.778148e+22
    loss is: 1.0120521e+21
    loss is: 1.1668169e+19
    loss is: 1.3452473e+17
    loss is: 1550963400000000.0
    loss is: 17881387000000.0
    loss is: 206158180000.0
    loss is: 2376841700.0
    loss is: 27403098.0
    loss is: 315938.72
    loss is: 3645.1162
    loss is: 44.61735
    loss is: 3.1063914
    loss is: 2.627804
    loss is: 2.6222868
    loss is: 2.622223
    loss is: 2.6222224
    input is:[6.0, 30.0, 0.5, 3.12, 3.13, 364.0, 452.0, 473.0, 1858.0, 1996.0, 2036.0, 0.23, 0.47, 0.5, 0.0, 146.0, 149.0]
    output is:60.66666

     

    实现代码

    import numpy as np
    import tensorflow as tf
    
    x = [[80,3,50],[90,8,70],[180,20,120],[140,16,90]]
    y = [[11],[12.5],[20],[18]]
    # y = [11,12.5,20,18]
    x_pred = [[120,5,85]]
    
    # dataset = np.loadtxt("data/20181127test04.csv", delimiter=",")
    # # split into input (X) and output (Y) variables
    # x = dataset[0:7,0:17]
    # print(x)
    # y = dataset[0:7,17]
    # print(y)
    # x_pred = dataset[7,0:17]
    # print(x_pred)
     
    tf_x = tf.placeholder(tf.float32, [None,3])     # input x
    tf_y = tf.placeholder(tf.float32, [None,1])     # input y
     
    print(tf_x)
     
    # neural network layers
    l1 = tf.layers.dense(tf_x, 100, tf.nn.relu)          # hidden layer  18*8
    output = tf.layers.dense(l1, 1)                      # output layer
     
    loss = tf.losses.mean_squared_error(tf_y, output)   # compute cost
    optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1)
    train_op = optimizer.minimize(loss)
     
    sess = tf.Session()                                 # control training and others
    sess.run(tf.global_variables_initializer())         # initialize var in graph
     
     
    for step in range(150):
        # train and net output
        _, l, pred = sess.run([train_op, loss, output], {tf_x: x, tf_y: y})
        if step % 10 == 0:
            print('loss is: ' + str(l))
            # print('prediction is:' + str(pred))
     
    output_pred = sess.run(output,{tf_x:x_pred})
    print('input is:' + str(x_pred[0][:]))
    print('output is:' + str(output_pred[0][0]))

     

    展开全文
  • 案例背景或目标:激素水平是否在对照组和实验组之间存在...基本思路:控制变量法,首先排除性别,年龄,萎缩程度,胃粘膜细胞肠化生程度的影响; 探索性数据分析:观察样本量,样本的分布,是否存在偏态分不等; ...

    本案例是IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹----第七章的学习记录

    案例背景或目标:激素水平是否在对照组和实验组之间存在差异

    分析方法:Bootstrap抽样,秩和检验,秩变换方法,cox回归

    字段包括:性别,年龄,萎缩程度,胃粘膜细胞肠化生程度

    基本思路:控制变量法,首先排除性别,年龄,萎缩程度,胃粘膜细胞肠化生程度的影响;

    探索性数据分析:观察样本量,样本的分布,是否存在偏态分不等;

    样本分布:分析-表

      性别萎缩肠化年龄分组
      轻度中度重度轻度中度重度青年组中年组老年组
      CountCountCountCountCountCountCountCountCountCountCountCount
    组别试验组2512141671012132151210
    对照组20110000000101110

    查看激素水平分布:图形--图表构建程序

     

     激素水平呈明显的正偏态分布,必须考虑假设检验方法对数据的分布要求;

    采用Bootstrap抽样进行分析:常用经典统计学的分析方法,无一例外的需要对变量的分布进行假定,然后才能进行相应的计算;ootstrap抽样的基本思想是在全部样本未知的情况下,借助部分样本的有放回多次抽样,构建某个估计的置信区间,抽象地说,通过样本得到的估计并没有榨干样本中的信息,bootstrap利用重采样,把剩余价值发挥在构建置信区间上。

    bootstrap抽样方法:分析--比较均值--均值--因变量列表(激素水平),自变量列表(组别,性别,年龄),选项--中位数--加入“单元格统计量”,bootstrap子对话框中“执行bootstrap”

     可以观察各个统计量95%区间差异,对某因素的影响进行分析;中位数并不重叠,可能存在统计学差异(初步分析);可以采用采用秩和检验进行更精确的分析:

    对因变量变量变换后的建模分析:

    常见的变量变换方法:1,对数转换;2,平方根转换;3,平方根正弦转换sin(开方);4:平方转化;5,倒数转换;6,Box-Cox变换;

    对于正偏态分布,一般常用的是对数变换:分析----描述统计----P-P图(数据符合指定分布时,P-P图中各点近似呈一条直线。)

    将字段进行转换后,使用:

    1)分析----一般线性模型----单变量

    2)将Injisu选入“因变量”列表框

    3)将组别,性别选入“固定因子”列表框,年龄选入“协变量”列表框

    4)“模型”子对话框,将组别,性别,年龄的主效应选入“模型”列表框

    5)“选项”子对话框,选择“残差图”和“缺乏拟合优度检验”

    6)确定。

    上图,总模型p值为0.003,说明整个模型对injisu的预测是有统计学意义的(变量之间相关的),分项来看,只有组别具有统计学意义;

    秩变换分析:

    当变量转换无法解决问题时,可以使用秩变换:转换----个案排序-----将激素水平放入“变量”列表框;

    将字段进行转换后,使用:

    1)分析----一般线性模型----单变量

    2)将Rjisu选入“因变量”列表框

    3)将组别,性别选入“固定因子”列表框,年龄选入“协变量”列表框

    4)“模型”子对话框,将组别,性别,年龄的主效应选入“模型”列表框

    5)“选项”子对话框,选择“残差图”和“缺乏拟合优度检验”

    6)确定。

    利用Cox模型进行分析:秩变换分析会损失一些信息,除了非参数方法外,还可以利用生存分析中的COX回归模型进行分析

    总结:性别,年龄对激素水平未发现有影响,试验组和对照组之间的激素水平存在明显差异;对于同一个统计问题,可以使用多种模型进行解决,没有正确的模型,只有更加适合的模型;当结论不一样时,应根据模型的特点以及真实情况,判断那种情况更接近真实;也可以使用投票策略进行确定(类似与随机森林,选择多数模型结果)

    展开全文
  • pycharm 一键选择多个相同变量、符号、值。 对多个相同变量、符号、值进行一键修改。
  • 文章目录1、变量的声明1.1、标准格式1.2、简短格式1.3、批量格式2、变量的初始化2.1、标准格式2.2、编译器推导类型的格式2.3、声明并初始化3、多个变量同时赋值4、匿名变量(没有名字的变量)5、变量的作用域5.1、...
  • 求解很多多自变量的问题时,需要用到遗传算法,我们以标准遗传算法为例,举例说明如何实现x、y两个自变量的遗传算法的实现。其实在之前的文章 遗传算法的进一步探究—目标优化_数学建模matlab算法(七) 以及 遗传...
  • 需要定义一个全局变量供这些源文件中使用:方法如下1、在 state.h声明全局变量: extern int a;2、在state.cpp中定义该全局变量:int a = 10;这样其它源文件就可以使用该变量啦这里需要的是“声
  • 例子: 头文件:state.h 源文件:state.cpp 其它源文件:t1.cpp t2.cpp t3.cpp, 这些源文件都包含头文件state.h。...需要定义一个全局变量供这些源文件中使用:方法如下 1、在 state.h声明全局变量: extern ...
  • 函数自变量变量的关系

    千次阅读 2015-09-11 13:49:00
    函数关系式中,能够影响其他变量的一个变量叫做自变量,随自变量的变动而变动的量,就称为变量。下面介绍如何在 几何画板 制作函数自变量变量关系的课件。 更详情: http://www.jihehuaban.com.cn/ ...
  • 多重对应分析在超过两个以上定类变量时有时候非常有效,当然首先我们要理解并思考,如果只有三个或有限的几个变量完全可以通过数据变换和交互表变量重组可以转换成两个定类变量,这时候就可以用简单对应分析了。...
  • 衡量预测变量/自变量重要性

    千次阅读 2020-03-31 14:45:53
    、响应变量为数值型,预测变量为数值型 1.1 Pearson相关系数 衡量线性关系 1.2 Spearman相关系数 变量之间近线性或者曲线相关 不适用于变量间的复杂关系 1.3 loess局部加权回归 非线性关系 采取系列...
  • 2.3 利用自定义函数进行曲线拟合 转载于:https://www.cnblogs.com/Simulation-Campus/p/9019345.html
  • A1 正交假定:误差项矩阵与X中每一个x向量都不相关 高斯-马尔科夫定理:若满足A1和A2假定,则采用最小二乘法得到回归参数估计是最佳线性无偏估计 方程估计值b1和b2可以看做偏回归系数,也是相应自变量对y的一种偏...
  • 十、模型自变量选择方法

    万次阅读 2018-07-18 19:51:22
    费尔南多的确获得了一个比较好的模型,然而,费尔南多想要获得最好的输入变量集 本文将详细介绍模型选择方法 一、概念 模型选择方法的想法很直观。它回答了以下问题: 如何为最佳模型选择正确的输入变量? 如何...
  • 11种常见的多变量分析方法

    万次阅读 多人点赞 2018-10-09 09:31:06
    在社会科学研究中,主要的多变量分析方法包括多变量方差分析(Multivariate analysis of variance,MANOVA)、主成分分析(Principal component analysis)、因子分析(Factor analysis)、典型相关(Canonical ...
  • matlab同时给多个变量赋值(deal)

    万次阅读 多人点赞 2019-05-06 00:06:25
    matlab同时给多个变量赋值例子1:对x,y,z同时初始化为100例子2:对a,b,c分别初始化为mat,lab,sky例子3:将Cell数组x={1 2 3}中的1,2,3分别赋值给a,...MATLAB中条语句给多个变量赋值(转载)_了凡春秋_新浪博客 http:...
  • 线程操作同一个变量

    万次阅读 2019-03-13 15:52:37
    在java线程并发处理中,有一个关键字volatile的使用目前存在很大的混淆,以为使用这个关键字,在进行线程并发处理的时候就可以万事大吉。 Java语言是支持线程的,为了解决线程并发的问题,在语言内部引入了 ...
  • 警告:绝对不要在一个表达式中,对同一个变量多次赋值!
  • python3 输入多个变量

    千次阅读 2019-04-08 15:37:55
    #使用eval(有点像作弊),而且输入间隔符必须是逗号 a,b,c = eval(input()) #利用map和split函数来实现解析 #这个是空格隔开的,而且做了类型转换 a,b,c= map(int,input('a,b,c:')...转:python3 输入多个变量 ...
  • 部分介绍使用seaborn进行单变量和回归分析。 首先,确定单变量应该使用怎样的图来表示?最佳的表示法为直方图。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy import ...
  • 前言:之前的文章(高维数据中特征筛选方法的思考总结——单变量分析筛选法)中,对单变量分析筛选变量进行了初步考量,本文将进一步总结多变量分析筛选法。由于本文处摘录网上的博客,只是进行了归纳整理,因此...
  • 前言我们在分析两组变量之间的相关性时,比如X=[X1,X2,...,Xm]X=[X_1,X_2,...,X_m]和Y=[Y1,Y2,...,Yn]Y=[Y_1,Y_2,...,Y_n],最原始的方法就是直接计算X和Y的协方差矩阵,矩阵有m*n值。有了协方差矩阵就得到了两两...
  • python多个变量同时赋值

    万次阅读 2014-01-04 15:41:06
    很多东西写过之后才知道自己什么都不懂。...开始以为多变量赋值还是执行多个赋值语句,看来不是这样, 然后我猜想多变量赋值等号右边是从右向左执行,测试一下: def t1(): print 1 def t2(): print 2 d
  • 一个指针变量占几个字节

    万次阅读 2014-07-30 11:20:55
    首先 假设p指向char类型变量 (占1个...这里还得学习一个小知识 sizeof(数据类型) 此运算符功能:返回值就是该数据类型所占的字节数。 sizeof(变量名) 此运算符功能:返回值就是该变量所占的字节数。 # inc
  • python 多个文件共享数据或变量

    千次阅读 2018-02-01 18:49:33
    python的每个文件相当于一个module,每个module有自己的命名空间(也可以说是作用域),在多个文件中共享变量可以使用import来实现。 import有个缓存机制,即在某一次python解释器运行时,模块只导入一次、代码只...
  • 这里,沿用上一个博客的库和包,并且都是使用小费数据集。 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %...
  • 拓展Excel数据分析功能 选择excel加载项: 勾上分析工具库: 分析相关系数 数据分析 - 相关系数 - 选择输入范围 - 输出范围 点击确认计算出相关R值 :R值0.4~0.6属于弱相关 计算R方:插入散点图 ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 2,507,710
精华内容 1,003,084
关键字:

一个自变量多个因变量的分析