回归分析

机器学习笔记二-回归

回归分析广泛应用于预测、趋势分析和关联研究中。根据目标和数据的性质，可以使用不同类型的回归方法。

·2025-07-08 04:46

【Statsmodels和SciPy介绍与常用方法】

它提供了丰富的统计模型、假设检验和数据探索工具，适合进行回归分析、时间序列分析等任务。本文将介绍Statsmodels的核心功能，并通过代码示例展示其常用方法。

机器学习司猫白·2025-07-07 17:58

医咖会免费STATA教程学习笔记——单因素方差分析

单因素方差分析和单因素回归分析相同1.单因素方差分析需要满足的假设：（1）因变量为连续变量（2）至少有一个分类变量（大于等于2类）（3）观测值相互独立（4）没有异常值（5）服从正态分布（6）方差齐性2.

Unacandoit·2025-07-07 16:49

逻辑回归详解：从原理到实践

一、逻辑回归的基本概念在回归分析中，线性回归是通过构建线性方程来预测连续值，例如

·2025-07-05 00:15

R语言学习笔记之十

摘要:仅用于记录R语言学习过程：内容提要：描述性统计；t检验；数据转换；方差分析；卡方检验；回归分析与模型诊断；生存分析；COX回归写在正文前的话，关于基础知识，此篇为终结篇，笔记来自医学方的课程，仅用于学习

·2025-07-04 16:55

r语言回归分析分类变量_R语言下的PSM分析分类变量处理与分析步骤

最近学习了PSM，我选择了用R去跑PSM，在这过程中遇到了许多问题，最后也都一一解决了，写下这个也是希望大家在遇到相同问题的时候能够得到帮助和启发，别的应该不会遇到太难的问题了哈哈。最近我也没做什么，录数据，或者说还在调整心态，最近遇到的事情也比较多，又或者说最近的心态比较乱，晚上也睡不好导致白天也比较烦躁，所以可能还是需要一段时间去好好调整，因此最近更新的也比较慢。不过还是会坚持的。问题阐述：1

weixin_39715834·2025-06-30 12:09

MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】主效应&交互效应&单独效应

回归分析中是必须加入控制变量的吗？如果假如控制变量之后，显著性不高了该怎么办？控制变量说明控制变量选择控制变量处理主效应和交互效应的联系与区别如何依据主效应和交互效应描述结果？

林聪木·2025-06-29 08:33

最小二乘法

具体来说，它可以用于线性回归分析，即找到一条最佳拟合直线（或更一般的曲线或面），使得实际观察数据点到这条直线（或曲线/面）的垂直距离（也就是误差）的平方和达到最小。

superdont·2025-06-18 01:33

最小二乘法算法（个人总结版）

最小二乘法（LeastSquaresMethod）是一种通过最小化误差平方和来拟合数据的回归分析方法。它被广泛应用于线性回归、多元回归以及其他数据拟合问题中。

爱吃辣椒的年糕·2025-06-18 01:02

SAS实验04 ——回归分析

实验04回归分析一、实验目的通过实验进行对回归分析的学习，并有效掌握回归分析数据样本的解读和整理并从SAS输出结果中得到相关结论二、实验内容①我近些日子复习英语单词的个数和每天的单词学习时间之间的关系做一元线性回归分析

jingmingx1·2025-06-12 20:24

数据挖掘是什么？数据挖掘技术有哪些？

目录一、数据挖掘是什么二、常见的数据挖掘技术1.关联规则挖掘2.分类算法3.聚类分析4.回归分析三、数据挖掘的应用领域1.商业领域2.医疗领域3.金融领域4.其他领域四、数据挖掘面临的挑战和未来趋势1.

Leo.yuan·2025-06-10 16:42

2篇7章6节：弹性网（Elastic Net）回归的原理和应用场景，并用R进行代码演示

在统计建模和机器学习中，回归分析是一项基础而重要的技术。我们经常使用线性回归模型来探索变量之间的关系、预测未知数据。

R科学与人工智能·2025-06-08 10:27

logistic回归分析python_【Python算法】分类与预测——logistic回归分析

1.logistic回归定义logistic回归是一种广义线性回归(generalizedlinearmodel)，因此与多重线性回归分析有很多相同之处。

weixin_39532699·2025-06-04 10:42

方差分析表和回归分析表的那些浆糊糊

个水平组均值与总体均值离差的平方和；反映了控制变量不同水平对观测变量的影响SSE(组内离差平方和)是：每个观测数据与本水平组均值离差的平方和；反映了抽样误差的大小SST(总离差平方和)是：SSA+SSE1.2回归分析表直观来

Angel Q.·2025-06-02 15:00

简述相关与回归分析的关系_相关分析与回归分析的联系与区别

白尼桑塔纳·2025-06-01 08:21

R语言学习--Day01--数据清洗初了解andR的经典筛选语法

R语言的典型使用场景统计分析执行假设检验（t检验、卡方检验）、回归分析、方差分析等优势：内置stats包提供100+统计函数，如lm(),aov()数据可视化绘制统计图表（散点图、箱线图、热力图

Chef_Chen·2025-05-10 18:59

回归分析结果

模型摘要模型RR方调整后R方标准估算的误差更改统计R方变化量F变化量自由度1自由度2显著性F变化量10.060a0.0040.0007.1190.0041.047411470.38220.265b0.0700.0536.9290.0664.7511711300.000a.预测变量：(常量),@是否早产：1是，0否,最终分娩方式2分类：顺产和产钳归属阴道分娩为0，剖宫产为1,@是否低出生体重：是1，

weixin_39335709·2025-05-09 21:36

基于深度学习的NBA赛事分析与预测系统（开题报告）

然而，传统的数据分析方法往往局限于统计描述和简单的回归分析，难以深入挖掘数据中

shejizuopin·2025-05-06 19:52

python 数据分析概述

①狭义的数据分析是指根据分析目的，采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法，对收集的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用，得到一个特征统计量结果的过程。

weixin_30530523·2025-05-05 07:00

机器学习——自动化机器学习（AutoML）

AutoML的关键组成部分AutoML的优势AutoML实例：使用Auto-sklearn进行回归分析AutoML的应用领域2024年值得关注的AutoML工具持续发展的趋势自动化机器学习（AutoML

六点半571·2025-05-03 08:19

量化交易之数学与统计学基础2.3——线性代数与矩阵运算 | 线性方程组

量化交易之数学与统计学基础2.3——线性代数与矩阵运算|线性方程组第二部分：线性代数与矩阵运算第3节：线性方程组：多因子模型中的回归分析与最小二乘法求解一、引言在量化投资领域，多因子模型是解析资产收益率的核心工具之一

灏瀚星空·2025-05-01 22:02

概率预测之NGBoost（Natural Gradient Boosting）回归和分位数（Quantile Regression）回归

staged_predict(X)feature_importances_pred_dist方法来获取概率分布对象分位数回归（QuantileRegression）smf.quantreg对多变量数据进行分位数回归分析概率预测

人工都不智能了·2025-05-01 20:19

最最最详细的梯度下降与代价函数，公式理解+可视化~

文章目录前言一、线性回归二、代价函数与梯度下降1.代价函数2.梯度下降代码与可视化~总结前言本文将对线性回归中的代价函数，梯度下降公式及其可视化进行研究，让我们一起入门机器学习叭~一、线性回归利用数理统计中回归分析

被人偷偷卷不行·2025-04-28 12:21

【数据分析】基于 R 语言的水采集数据空间分析：一阶差分回归与固定效应建模指南

本教程围绕水采集数据，详细介绍如何使用R语言进行空间一阶差分回归分析，挖掘气候变量与水采集相关指标间的潜在关系。教程开篇便

生信学习者1·2025-04-27 08:48

floyd matlab 无向图最短路径数学建模_在数学建模中常用的方法

在数学建模中常用的方法：类比法、二分法、量纲分析法、差分法、变分法、图论法、层次分析法、数据拟合法、回归分析法、数学规划（线性规划，非线性规划，整数规划，动态规划，目标规划）、机理分析、排队方法、对策方法

李培智·2025-04-22 20:23

全国大学生数学建模竞赛历年赛题及优秀论文（链接见ping论）

在数学建模中常用的方法：类比法、二分法、量纲分析法、差分法、变分法、图论法、层次分析法、数据拟合法、回归分析法、数学规划（线性规划，非线性规划，整数规划，动态规划，目标规划）、机理分析、排队方法、对策方法

爱建模的小鹿·2025-04-18 02:55

【数据分析】通过混合效应模型、随机森林和分段回归等研究不同因素对变量的影响

文章目录介绍混合效应模型随机森林分段回归加载R包数据下载导入数据函数数据分析数据预处理混合效应模型随机森林分析模型构建偏依赖图（PDP）分段回归分析总结系统信息介绍土壤呼吸是生态系统碳循环的关键过程，其速率受多种环境因子影响

生信学习者1·2025-04-04 10:40

MAE原理与代码实例讲解

MAE原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：MAE,MeanAbsoluteError,绝对误差平均，回归分析，机器学习

AI天才研究院·2025-04-02 02:53

Python数据分析复习（一）

狭义数据分析是指根据分析目的，采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法，对收集的数据进行处理与分析，提供与价值的信息，发挥数据的作用，得到一个特征统计量结果的过程。

我打断了锐雯的剑·2025-04-01 22:57

青少年编程与数学 02-013 初中数学知识点 07课题、专业相关性分析

青少年编程与数学02-013初中数学知识点07课题、专业相关性分析一、统计与概率（1）数据收集与整理（2）描述性统计（3）概率（4）回归分析二、数学建模与算法三、跨学科应用四、教育与实践总结在初中数学知识点中

明月看潮生·2025-03-30 09:13

“统计视角看世界”专栏阅读引导

根据文章主题和逻辑关系，我为您设计以下阅读引导方案：1.六西格玛基础2.帕累托图3.直方图4.散点图基础5.散点图高阶6.多变量可视化7.密度图进阶8.回归分析配套文字说明：入门基石（必读）《1.六西格玛遇上

赛卡·2025-03-24 09:40

统计领域英语专业词汇补充

应统考研复试：多元统计、回归分析、时间序列三大领域专业词汇翻译以下是多元统计、回归分析和时间序列三大统计领域的常见专业词汇的英汉互译，按类别整理：多元统计（MultivariateStatistics）

月亮月亮要去太阳·2025-03-21 08:11

支持向量机 (SVM) 算法详解

支持向量机(SVM)算法详解支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种监督学习模型，广泛应用于分类和回归分析。SVM特别适合高维数据，并且在处理复杂非线性数据时表现出色。

sssugarr·2025-03-17 05:17

Math.NET Numerics 库怎么装

回归分析（包括多元线性回归）。它是C#中进行科学计算和数据分析的常用工具。安装Math.NETNumerics你可以通过NuGet包管理器安

9677·2025-03-13 16:26

深度学习 -- 逻辑回归 PyTorch实现逻辑回归

逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，是监督学习的一种重要方法，主要用于二分类问题，但也可以用于多分类问题。逻辑回归的主要思想是，对于一个二分类问题，先根据

冲鸭嘟嘟可·2025-03-07 14:53

JS宏进阶：浅谈曲线回归

一、基本概念定义：曲线回归是指对于非线性关系的变量进行回归分析的方法。曲线回归方程一般是以自变量的多项式或其他非线性函数形式表达因变量。目的：曲线回归的主要目的是

jackispy·2025-02-27 10:33

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。SVM的基本思想是寻找一个决策边界或超平面，使得两类样本之间的间隔最大化。

不易撞的网名·2025-02-25 23:15

支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)

支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机（SVM）是一种广泛应用于分类、回归分析以及异常检测的监督学习算法。

数维学长986·2025-02-25 22:38

r语言面板数据回归_R语言之回归分析

回归分析(regressionanalysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，下列表格向我们展示了回归的不同类型以及其用途。

你的麦克疯·2025-02-21 01:19

【R语言数据分析】基于R语言对中、美两国GDP分析（R语言大作业）

目录一、研究意义二、数据来源三、读取数据读取数据代码运行结果截图四、数据分析绘制箱线图建立箱线图代码运行结果截图五、建立回归模型建立回归模型代码运行结果截图有关于相关系数的计算与检验六、回归分析确定回归方程七

m0_73866147·2025-02-21 00:46

生态碳汇涡度相关监测与通量数据分析

结合气象数据进行通量数据缺失插补等5、涡度通量数据组分拆分：计算生态系统呼吸和总初级生产力等6、涡度通量数据可视化分析：绘制不同通量组分数据的时间变化等7、涡度通量与气象数据相关性：时间序列相关分析、回归分析等

岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:34

【GRR】重复性和再现性

我们必须从两方面来保证，一是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；二是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等

Stongtang·2025-02-16 05:40

RIME-CNN-SVM故障诊断

在这一模型中，CNN被用来执行故障数据的特征提取与抽象化处理，随后，这些经过抽象的特征会被传递给SVM模型，由SVM进一步执行分类与回归分析的任务，从而实现对故障类型的精确判定或故障严重程度的准确评估。

九亿AI算法优化工作室&·2025-02-14 10:39

MINITAB中文教程：统计分析与质量管理

该教程旨在为初学者提供一个友好的起点，通过详细的界面介绍、数据管理、基本统计分析、图形制作、质量控制、回归分析、过程能力分析、假设检验、多元统计和质量改进工具等内容的学习，使用户能够通过实例和练习，提高数据分析和质量管理的实际操作技能

聚合收藏·2025-02-12 04:53

SPSS多元回归得到的VIF值要怎么看每个变量都有一个VIF值怎么判断多重共线性

SPSS多元回归中的VIF值解读与多重共线性的判断当你在使用SPSS进行多元线性回归分析时，面对复杂的统计结果，可能会遇到一个问题：如何通过查看每一个解释变量的方差膨胀因子（VarianceInflationFactor

xiamu_CDA·2025-02-11 12:29

R语言机器学习与临床预测模型77--机器学习预测常用R语言包

R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】01预测模型常用R包常见回归分析包:rpart包含有分类回归树的方法;earth包可以实现多元自适应样条回归

武昌库里写JAVA·2025-02-10 03:25

使用线性回归模型逼近目标模型 | PyTorch 深度学习实战

github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started使用线性回归模型逼近目标模型什么是回归什么是线性回归使用PyTorch实现线性回归模型代码执行结果什么是回归在统计学中，回归分析

Chatopera 研发团队·2025-02-07 21:56

深入详解人工智能机器学习算法——逻辑回归算法

逻辑回归是一种用于解决二分类问题的回归分析方法。尽管名字中带有“回归”，逻辑回归的目标是将预测结

猿享天开·2025-02-06 03:42

深度学习实战一：线性回归（基于Pytorch，含数据和详细注释）

，这就是回归分析的本质2、回归的分类线性回归（又分为一元线性回归和多元线性回归）广义线性回归（又分为逻辑回归和对数回归）非线性回归3、线性回归线性回归是深度学习中最基础、最简单的模型。

若北辰·2025-02-05 17:34

scikit-learn实现SVM

支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归分析。其基本原理是在数据集中找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据被最大间隔分开。

PeterClerk·2025-02-04 19:23

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