-
多元线性模型
2019-08-05 13:51:04from sklearn.linear_model import LinearRegression #线性回归 from sklearn import metrics import numpy as np def model(): pd_data=pd.read_csv("C:/Users/Rooobins/Desktop/data.csv") X=pd_data.loc[:,(...#_*_coding:utf-8_*_ import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl #显示中文 from sklearn.model_selection import train_test_split #划分数据集 from sklearn.linear_model import LinearRegression #线性回归 from sklearn import metrics import numpy as np def model(): pd_data=pd.read_csv("C:/Users/Rooobins/Desktop/data.csv") X=pd_data.loc[:,("Area","Num")] y=pd_data.loc[:,"Money"] X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=100) linreg=LinearRegression() model_Line=linreg.fit(X_train,y_train) print(model_Line) print(linreg.intercept_) #训练后模型截距 print(linreg.coef_) #训练后模型权重(特征个数无变化) #模型预测 y_pred=linreg.predict(X_test) print(y_pred) #总差值 sum_mean=0 for i in range(len(y_pred)): sum_mean+=(y_pred[i]-y_test.values[i])**2 sum_erro=np.sqrt(sum_mean/len(y_pred)) print("RMSE BY HAND : ",sum_erro) #模型评估 plt.figure() plt.plot(range(len(y_pred)),y_pred,'b',label="predict") plt.plot(range(len(y_pred)),y_test,'r',label="test") plt.legend(loc="upper right") #显示图中标签 plt.xlabel("The number of sales") plt.ylabel("value of sales") plt.show() def main(): model() if __name__=="__main__": main()
-
多元线性模型分类变量方差_多元线性回归模型
2021-01-30 16:42:03(1)模型准备多元线性回归模型是指含有多个解释变量的线性回归模型,用于解释被解释的变量与其他多个变量解释变量之间的线性关系。其数学模型为: 上式表示一种 元线性回归模型,可以看出里面共有 个解释变量。表示...(1)模型准备
多元线性回归模型是指含有多个解释变量的线性回归模型,用于解释被解释的变量与其他多个变量解释变量之间的线性关系。其数学模型为:
上式表示一种
元线性回归模型,可以看出里面共有
个解释变量。表示被解释变量
的变化可以由两部分组成:第一部分,是由
个解释变量
的变化引起的
的线性变化部分
第二部分,是要解释由随机变量引起
变化的部分,可以用
部分代替,可以叫随机误差,公式中的参数
都是方程的未知量,可以表示为偏回归常数和回归常数,则多元线性回归模型的回归方程为:
(2)模型建立
首先在中国A股票市场中,根据各指标与估值标准
的关联度来选取变量,选取指标为:年度归母净利润
、年度营业收入
、年度单只股票交易量
、年度单只股票交易量金额
。有如下表达式为:
其中
是因变量,
是自变量,
为误差项,
为各项系数。
(3)中国A股票市场模型求解
运用SPSS软件,运用多元线性回归方程可以得出如下:
下表模型有4个自变量,模型调整后的拟合度为0.976,说明模型的拟合度非常好,
下表为方差分析表,告诉我们
的值值为1.794,显著性概率
为0.004小于0.005,因此自变量系数统计较为显著。
下表给出模型常数项和自变量系数,并对系数统计显著性进行检验,常数项的值为2.618,显著性为0.002,统计比较显著,其它指标的显著性都小于0.005,故该模型比较准确。
故得出中国A股市场中的估值水平与这四个指标的线性关系为:
(4)美国NASDAQ市场模型求解
下表模型有4个自变量,模型调整后的拟合度为0.862,说明模型的拟合度非常好,
下表为方差分析表,告诉我们
值为15.081,显著性概率
为0.005等于0.005,因此自变量系数统计较为显著。
下表给出模型常数项和自变量系数,并对系数统计显著性进行检验,常数项的值为-184.104,显著性为0.004,统计比较显著,其它指标的显著性都小于0.005,故该模型比较准确。
故得出美国NASDAQ市场中的估值水平与这四个指标的线性关系为:
-
计量经济学学习笔记:多元线性模型
2020-06-28 17:20:02多元线性回归模型及其矩阵形式。 多元线性回归模型中对随机扰动项u的假定,除了其他基本假定以外,还要求满足无多重共线性假定。 多元线性回归模型参数的最小二乘估计量;在基本假定满足的条件下,多元线性回归模型...主要内容:
- 多元线性回归模型及其矩阵形式。
- 多元线性回归模型中对随机扰动项u的假定,除了其他基本假定以外,还要求满足无多重共线性假定。
- 多元线性回归模型参数的最小二乘估计量;在基本假定满足的条件下,多元线性回归模型最小二乘估计式是最佳线性无偏估计量。
- 多元线性回归模型中参数区间估计的方法。
- 多重可决系数的意义和计算方法,修正可决系数的作用和方法。
- 对多元线性回归模型中所有解释变量联合显著性的F检验。
- 多元回归分析中,对各个解释变量是否对被解释变量有显著影响的t检验。
- 利用多元线性回归模型作被解释变量平均值预测与个别值预测的方法。
上面知识点,我只是罗列了自己觉得重要的,其实绝大部分都是在简单线性模型上拓展的。
1 基本模型
一般形式:对于有K-1个解释变量的线性回归模型
b1,… , bk 是偏回归系数。(控制其它解释量不变的条件下,第j个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响,即对Y平均值“直接”或“净”的影响。)
(1)基本假定
假定1:零均值假定
假定2无自相关假定
假定3:无自相关假定
假定4:随机扰动项与解释变量不相关
假定5: 无多重共线性假定 (多元中增加的) 。假定各解释变量之间不存在线性关系,或各个解释变量观测值之间线性无关。
假定6:正态性假定
(2)数学性质
与简单线性模型一样2 拟合优度、F检验
(1)拟合优度
多重可决系数:在多元回归模型中,由各个解释变量联合起来解释了的Y的变差,在Y的总变差中占的比重,用 R^2表示
特点:多重可决系数是模型中解释变量个数的不减函数,这给对比不同模型的多重可决系数带来缺陷,所以需要修正。解决:可决系数只涉及变差,没有考虑自由度。 如果用自由度去校正所计算的变差,可纠正解释变量个数不同引起的对比困难。(自由度:统计量的自由度指可自由变化的样本观测值个数,它等于所用样本观测值的个数减去对观测值的约束个数。)
(2)F检验
关注的是所有解释变量联合起来对被解释变量影响的显著性, 或整个方程总的联合显著性,需要对方程的总显著性在方差分析的基础上进行F检验。
原假设: b1 = b2 = b3 = … = 0
如果计算的F值大于临界值, 则拒绝H0,说明回归模型有显著意义,即所有解释变量联合起来对Y确有显著影响。
如果计算的F值小于临界值,则不拒绝,说明回归模型没有显著 意义,即所有解释变量联合起来对Y没有显著影响。 -
多元线性模型分类变量方差_广义线性模型二分类广义线性模型—因变量是二分类变量...
2021-01-14 12:18:49二分类广义线性模型—因变量是二分类变量 【例】用苯氰对小白鼠腹腔注射进行毒性实验,试分析苯氰的剂量和小白鼠死亡率之间的关系,实验结果如下表所示。(本例引用自陈希孺.广义线性模型(一)[J].数理统计与管理, ...二分类广义线性模型
—因变量是二分类变量
【例】用苯氰对小白鼠腹腔注射进行毒性实验,试分析苯氰的剂量和小白鼠死亡率之间的关系,实验结果如下表所示。(本例引用自陈希孺.广义线性模型(一)[J].数理统计与管理, 2002,21(5):54-61)
表1 小白鼠腹腔注射苯氰的毒性实验结果
操作步骤01输入原始数据
图1 原始数据输入结果
02调用命令图2 广义线性模型的命令调用
03选择相关项目首先因本例小白鼠死亡与否是二分类数据,服从二项分布,可用probit回归分析,因而在模型类型对话框中选择“二元概率”。
图3 模型类型选项
敲黑板讲重点
不同类型、不同分布的数据所使用的广义线性模型大不相同。如二分类logistic回归模型,在模型类型上选择“二元Logistic”;等级资料的logistic回归模型,则应选择“有序Logistic”。
在响应对话框中,因变量选择死亡数,试验变量为实验动物。
图4 响应的选项
预测变量的选项框中将“剂量”放入协变量中。
图5 预测变量的选项
模型选项框中,选择剂量作为主效应。
图6 模型效应的选项
图7 广义线性模型估算的选项
图8 广义线性模型统计的选项
结果解读
首先输出的结果为模型中的分类变量和连续变量的描述信息和拟合优度情况。
系统根据数据建立的模型,似然比卡方值为97.371,P值小于0.001,模型成立。
模型效应的检验中,变量剂量的P值小于0.001,说明其对因变量有影响。
从参数估计的结果来看,变量剂量的β估计值为0.01,P值小于0.001,因而保留在模型中。Probit模型为:Probit(p)=-3.70+0.01x。
论文表述
研究表明,苯氰的剂量和小白鼠的死亡存在关系,其广义线性模型表达为:死亡数=-3.70+0.01剂量(p<0.001)。
微信编辑:汤蝶
原创人员:何少平
-
tensorflow-多元线性模型
2018-04-16 19:26:49数据见deep learning,该模型为多元输入的线性模型,即z=mx+ny+b的空间平面#--coding:UTF-8-- import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn import preprocessing #读取数据为float32形式//tf.zeros... -
多元线性模型分类变量方差_往期精彩:广义线性模型二分类广义线性模型—因变量是二分类变量...
2021-01-14 12:20:44二分类广义线性模型—因变量是二分类变量 【例】用苯氰对小白鼠腹腔注射进行毒性实验,试分析苯氰的剂量和小白鼠死亡率之间的关系,实验结果如下表所示。(本例引用自陈希孺.广义线性模型(一)[J].数理统计与管理, ... -
多元线性模型中共线性产生的原因解析
2018-02-27 11:23:17在很多书籍中谈到了共线性问题,作为多元统计中基本假设之一,却经常被违背,影响模型稳定性和统计power。在不少的论文中谈到了,国内的很多书籍往往一笔带过。因为,属于统计计算领域内容,非专业人士,也鲜有能... -
【R语言实验】广义多元线性模型的性质以及R语言的实现
2021-01-25 13:08:38实验目的:了解广义多元线性模型的性质以及R语言的实现 实验要求:对给出的两组数据建立线性回归模型。 实验数据:分析习题3.1、习题3.2并给解释 实验代码: 1、 2、 实验结果分析: 1、第一个数据分析得到x... -
1、多元线性模型之线性回归
2018-11-07 16:25:00线性回归模型(Linear Regression)及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 转载于:https://www.cnblogs.com/ITCSJ/p/9923318.html -
多元线性模型分类变量方差_第三十一讲 R多元线性回归中的多重共线性和方差膨胀因子...
2021-01-31 23:10:00在前两讲中,我们介绍了多元线性回归的概念以及多元线性回归中的交互作用。今天学习的主要内容是多元线性回归中的多重共线性和方差膨胀因子。1. 共线性的概念1共线性在多元回归中,两个或多个预测变量可能彼此相关,... -
tensorflow1.5 多元线性模型
2020-02-06 21:18:39# -*- coding: utf-8 -*- """ @author: maiobinfei """ import os import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D learn_rate=0.2 ... -
【Python机器学习】多元线性模型之线性回归
2019-10-03 05:26:55线性回归模型(Linear Regression)及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 转载于:https://www.cnblogs.com/ITCSJ/p/9923318.html -
多元线性模型原理和python代码
2017-10-13 23:25:001)目标:通过一个属性的线性组合;来进行预测模型。即: 其中 是 ;w和b学成后,模型就确定了。 其实 可以理解成各个属性值的权值。 2)性能度量: 求出均方误差并使它最小化,就是我们要求的w和b: 均方... -
多元线性模型(含公式推导)-回归-监督学习-机器学习
2018-06-17 18:07:49假设某个体xxx有ddd个特征,即x=(x1,x2,...,xd)x=(x1,x2,...,xd)x=(x^{1},x^{2},...,x^{d}),xixix^{i}是第i个特征,线性模型(linear model)试图通过特征的线性组合得到预测值,即f(x)=wTx+b=w1x1+w2x2+...+wdxd... -
markdown的源码-多元线性模型(含公式推导)-回归-监督学习-机器学习
2018-06-19 18:27:38假设某个体$x$有$d$个特征,即$x=(x^{1},x^{2},...,x^{d})$,$x^{i}$是第i个特征,线性模型(linear model)试图**<font color=#A52A2A >通过特征的线性组合得到预测值</font>**,即$$f(x... -
多元线性回归模型
2019-07-02 19:22:12多元线性回归模型通常用来研究一个应变量依赖多个自变量的变化关系,如果二者的以来关系可以用线性形式来刻画,则可以建立多元线性模型来进行分析。 1.模型简介 1.1模型的结构 多元线性回归模型通常用来描述变脸y和x... -
python多元线性回归模型案例_Python 实战多元线性回归模型,附带原理+代码
2020-12-20 13:23:23原标题:Python 实战多元线性回归模型,附带原理+代码 作者 | 萝卜来源 | 早起Python( ID:zaoqi-python )「多元线性回归模型」非常常见,是大多数人入门机器学习的第一个案例,尽管如此,里面还是有许多值得学习和... -
python多元线性回归模型_python – 使用Tensorflow的多元线性回归模型
2021-02-10 05:26:02我想通过使用Tensorflow构建一个多元线性回归模型.一个数据示例:2104,3,399900(前两个是功能,最后一个是房价;我们有47个示例)代码如下:import numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as plt... -
线性模型(1) —— 多元线性回归
2018-07-30 10:31:33线性模型的基本形式 多元线性回归的损失函数 最小二乘法求多元线性回归的参数 最小二乘法和随机梯度下降的区别 疑问 学习和参考资料 1.线性模型的基本形式 线性模型是一种形式简单,易于建模,且可解释性... -
python多元线性回归_【Python学堂】实战机器学习多元线性回归模型
2020-11-29 21:58:53小天导语:多元线性回归模型是大多数人入门机器学习的第一个案例,其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型。小天今天会带大家讲解如何更好构建和优化多元线性回归模型。这里选用的经典的房价预测用到的精度... -
多元线性回归f检验和t检验_多元线性回归模型的假设、检验及修正
2021-01-15 05:36:29多元线性回归模型是社会科学中常用的模型,但其实这个模型有很多的要求,在应用模型前必须要了解背后的假设,然后来判断在...既然是线性模型,那关系必然是线性的。误差与自变量不相关方差齐性 homoscedasticity (eq... -
python 多元线性回归 pandas_Python 实战多元线性回归模型,附带原理+代码
2020-12-20 13:24:57原标题:Python 实战多元线性回归模型,附带原理+代码 作者 | 萝卜来源 | 早起Python( ID:zaoqi-python )「多元线性回归模型」非常常见,是大多数人入门机器学习的第一个案例,尽管如此,里面还是有许多值得学习和... -
python-多元线性回归模型.ipynb
2020-07-20 11:19:32python-多元线性回归模型.ipynb -
numpy多元线性回归_Python 实战多元线性回归模型,附带原理+代码
2021-01-08 11:21:23作者 |萝卜来源 |早起Python( ID:zaoqi-python )「多元线性回归模型」非常常见,是大多数人入门机器学习的第一个案例,尽管如此,里面还是有许多值得学习和注意的地方。其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习... -
UA MATH571A 多元线性回归IV 广义线性模型
2020-01-19 14:08:03UA MATH571A 多元线性回归IV 广义线性模型二值被解释变量Probit模型Logit模型一元Logistics回归系数的最大似然估计系数的解释二项回归多元Logistics回归回归系数的推断Wald检验似然比检验拟合优度检验Pearson卡方... -
多元线性回归matlab代码例题_原理+代码|Python实战多元线性回归模型
2021-01-02 06:46:56本文含3605字,19图表截屏建议阅读8分钟本文是Python商业数据挖掘实战的第4篇1 - 基于不平衡数据的反欺诈模型实战2 - Apriori算法实现智能推荐3- 随机森林预测宽带客户离网4 - 多元线性回归模型实战前言「多元线性...
-
i5-10600KF-华硕B460mpro-RX580(OC0.6.5+0.6.7开发版带主题).7z
-
MMM 集群部署实现 MySQL 高可用和读写分离
-
2021-03-04
-
【爱码农】C#制作MDI文本编辑器
-
个人学习笔记————《编程思维与实践》课后自主练习 1002. 按数据中1的位数排序
-
MHA 高可用 MySQL 架构与 Altas 读写分离
-
转行做IT-第15章 Collection、泛型、Iterator
-
PowerBI重要外部工具详解
-
idea里面maven模块pom.xml一横线解决方法
-
python Flask+scrapy+人工智能 实现高性能搜索引擎
-
乐玩插件9.09(最新).zip
-
C[Error]
-
MySQL 事务和锁
-
1、集合
-
MyBinderPoolDemo.zip
-
ping命令 ——测试主机间网络连通性
-
IS62WV51216ALL_datasheet.pdf
-
argb和rgb风扇的区别是什么
-
vue3从0到1-超详细
-
2021-03-04