因变量第2页

MATLAB实现偏最小二乘回归（PLSR）数学建模算法

它结合了主成分分析和多元线性回归的特点，旨在降低预测模型中的自变量之间的共线性，并通过捕捉自变量和因变量之间的主要关系来建立模型。

AI Dog·2024-02-10 06:29

Python 散点图线性拟合_线性回归(实战)

https://pan.baidu.com/s/16w8-snxnTKtU3boAJGN1Cgpan.baidu.com提取码：3udf各个变量解释为AT:温度V:压力AP:相对湿度RH:排气量PE:发电量(因变量

weixin_39929595·2024-02-09 14:02

DataWhale概率统计4——方差分析

6.方差分析6.1概要方差分析（Analysisofvariance,ANOVA）主要研究分类变量作为自变量时，对因变量的影响是否显著，用于两个及两个以上样本均属差别的显著性检验。

摩卡Daddy·2024-02-09 11:33

用C#实现最小二乘法（用OxyPlot绘图）

最小二乘法的原理✨线性回归模型将因变量（y）与至少一个自变量（x）之间的关系建立为：在OLS方法中，我们必须选择一个b1和b0的值，以便将y的实际值和拟合值之间的差值的平方和最小

mingupup·2024-02-09 07:28

数据不正态如何办？

比如说回归分析，其实做回归分析有一个前提条件即因变量需要满足正态分布性。也比如说方差分析，其有一个潜在的前提假定即因变量Y需要满足正态分布。还有很多种情况，比如T检验，相关分析等等。

spssau·2024-02-08 14:35

Python 机器学习线性回归算法

实现在建立自变量（X）和因变量（Y）之间的线性关系。在Python的机器学习库scikit-learn中，可以方便地使用线性回归模型进行数据分析和预测。

weixin_42098295·2024-02-08 01:42

OpenCV与机器学习：使用opencv和sklearn实现线性回归

在统计学中，线性回归利用线性回归方程（最小二乘函数）对一个或多个自变量（特征值）和因变量（目标值）之间的关系进行建模。线性回归主要分为一元线性回归和多元线性回归。

艾醒(AiXing-w)·2024-02-07 06:52

Logistic回归分析实例

Logistic回归分析的因变量是：0、1，或者是否（二分类）；自变量可以是连续的也可以是分类的，通过Logistic回归分析得到自变量的权重Logistic回归属于概率型非线性回归，分为二分类和多分类的回归模型

橘猫吃不胖·2024-02-06 00:23

彻底学会系列：一、机器学习之线性回归

主要关注多个因变量和一个目标变量之间的关系。因变量：影响目标变量的因素：X1,X2...X_1,X_2...X1,X2...，连续值或离散值。

挑大梁·2024-02-05 08:53

掌握数据预测的艺术：线性回归模型详解

从数学建模的角度出发，线性回归旨在找到一个线性方程，最好地描述自变量（或称为解释变量、特征变量）和因变量（或称为目标变量）之间的关系。本文将通过Python代码示例，详细介绍线性回归模型的建立过程。

迎风斯黄·2024-02-04 17:31

Cox等级资料是个坑

SCI冲COX多因素模型需要满足的条件：1.各观测值间相互独立，即残差之间不存在自相关；2.因变量和自变量之间存在线性关系；3.残差的方差齐；4.不存在多重共线性；5.没有显著异常值；等级资料要除了设置为因子

皮肤科大白·2024-02-04 14:07

[Python] 什么是逻辑回归模型？使用scikit-learn中的LogisticRegression来解决乳腺癌数据集上的二分类问题

它通过建立自变量（或特征）与因变量之间的线性关系来预测连续数值的输出。线性回归的目标是找到一条直线（或超平面），使得预测值与观察值之间的残差（误差）最小化。

老狼IT工作室·2024-02-03 18:12

R语言统计系列第12篇-泊松回归

泊松回归计数型，如某地区某年发生肿瘤患者的人数等，常用泊松回归，假设因变量Y服从泊松分布。此处分析的是robust包中的Breslow癫痫数据，我们需要预测癫痫的发病次数。

拾光_2020·2024-02-03 12:28

R语言统计系列第11篇-Logistic回归

广义线性回归线性回归模型要求因变量服从正态分布，但是当结果变量是分类型（有无，患病与否等，二分类常用Logistic回归）、计数型（某地区某年发生肿瘤患者的人数等，常用泊松回归）或者临床上经常使用的无复发生存期数据等

拾光_2020·2024-02-02 23:37

文献综述书写

他认为，文献综述应由五部分组成：即序言、主题1（关于自变量的）、主题2（关于因变量的）、主题3（关于自变量和因变量两方面阐述的研究）、总结。

琪苒笑·2024-02-02 17:17

机器学习4-多元线性回归

多元线性回归(MultipleLinearRegression)是线性回归的一种扩展形式，用于建立因变量与多个自变量之间的关系。

dracularking·2024-02-01 10:12

在论文中，研究变量（variables）通常分为自变量（independent variables，IV）和因变量（dependent variables，DV）。

在论文中，研究变量（variables）通常分为自变量（independentvariables，IV）和因变量（dependentvariables，DV）。

chezabo6116·2024-01-30 16:02

亚组分析、P交互、P趋势是什么？如何计算呢？

除P交互的外，亚组分析和P趋势的计算以logistic模型为例进行说明：自变量：sex（性别），age（年龄），ph.ecog（ECOG评分），wt.loss（过去六个月的体重减轻）因变量：status

kaiming0000·2024-01-30 12:23

1.23神经网络框架（sig函数），逆向参数调整法（梯度下降法，链式法则（理解，及处理多层神经网络的方式））

高于了就激活输出层逆向参数调整方法初始阶段，随机设置权重值w1,w2依据训练集两个数学方法（梯度下降、链式法则）调参借助两个数学方法当导数为负时，步幅为正就是说，这个调参是建立在预测结果与实际结果基础上的；自变量是参数，权重，因变量是反映预测结果与实际间的差距

CQU_JIAKE·2024-01-29 11:15

统计学-R语言-8.2

双因子方差分析考虑两个类别自变量对数值因变量影响的方差分析称为双因子方差分析（two-wayanalysisofvariance）（分析两个因子(因子A和因子B)对实验结果的影响）分析时有两种情形：只考虑两个因子对因变量的单独

柔雾·2024-01-28 06:31

R数据分析：反事实框架和因果中介的理论理解

其实很早之前给大家写中介分析的做法的时候我也有思考过当中介变量或者因变量不是连续变量的时候，中介怎么做？或者说这个时候中介的结果如何解释？

公众号Codewar原创作者·2024-01-28 04:04

算法笔记：地理探测器

“层（strata）”是统计学概念，对应地理上的子区域（subregion）2地理探测器介绍2.1核心思想如果某个自变量（x）对某个因变量（y）

UQI-LIUWJ·2024-01-27 23:14

【MATLAB第92期】基于MATLAB的集成聚合多输入单输出回归预测方法（LSBoost、Bag）含自动优化超参数和特征敏感性分析功能

样本数据选用7变量1因变量。%%导入数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%划分训练集和测试集temp=randperm(103

随风飘摇的土木狗·2024-01-27 23:55

神经网络进一步学习

表示该层的神经元个数，将神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类二类分类：K类分类：，表示分到第i类回顾逻辑回归问题中我们的代价函数为：在逻辑回归中我们只有一个输出变量，又称标量（scalar），即只有一个因变量

时间邮递员·2024-01-27 07:21

如何理解“一对多”

我们小时候在学校都学过函数，函数研究的就是“一一对应”的关系，每个自变量都有且仅有一个因变量与之对应。

一匹马来了·2024-01-26 04:49

怎么用SPSS分析三组数据的差异是否显著？

单因素方差分析的概念原理单因素方差分析按照单因子变量（只有一个自变量）生成对单一定量因变量（因变量也只有一个）的方差分析，对数据的要求是因变量应为定量连续变量，自变量取值应为整数。

数据科学作家·2024-01-24 19:35

逻辑回归(Logistic Regression)和正则化

二元分类问题：将因变量(dependentvariable)可能属于的两个类分别称为负向类（negativeclass）和正向类（positiveclass），则因变

清☆茶·2024-01-24 10:08

机器学习笔记：线性回归

0线性回归的假设线性：自变量（x）和因变量（y）之间应该存在线性关系，这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。独立性：特征应该相互独立，这意味着最小的多重共线性。正态性：残差应该是正态分布的。

UQI-LIUWJ·2024-01-23 22:08

机器学习_线性回归原理和实战

所谓回归分析(regressionanalysis)，就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，说白了就是当自变量变化的时候，研究一下因变量是怎么跟着变化的，它可以用来预测客流量、降雨量

you_are_my_sunshine*·2024-01-23 09:33

神经网络算法与逻辑回归：优势与差异

而逻辑回归是一种基于统计的预测模型，适用于因变量为二

幻风_huanfeng·2024-01-23 07:29

c/c++的指针函数与函数指针

函数将输入值（或自变量）映射到输出值（或因变量）。函数的输入和输出可以是任何类型的数据，如数字、字符串、数组等。函数的组成：定义域：函数的输入值的集合。值域：函数的输出值的集合。

DogDaoDao·2024-01-22 19:17

动态面板数据模型及Eviews实现

参数估计方法GMM广义矩估计数据准备1998-2017年中国30个省数据因变量：afdi自变量：ageopenlaborEviews实现！

多美丽·2024-01-21 23:57

Python实现基于多元线性回归模型进行统计学相互作用和方差分析(anova算法)项目实战

1.项目背景多元线性回归模型（MultipleLinearRegressionModel）是一种统计学方法，用于研究一个或多个自变量（predictors）与因变量（dependentvariable）

胖哥真不错·2024-01-21 16:57

单因素重复测量方差分析原理和SAS代码实现

应用条件：要求因变量符合正态性方差齐性（针对于多组的情况，因为单组只有一个方差）；另外还需满足球形性，否则需要校正；不满足球形性，可采用以下两种方法：G-G校正和H-F校

kaiming0000·2024-01-21 09:57

多组重复测量方差分析原理和SAS代码实现

应用条件：要求因变量符合正态性方差齐性（针对于多组的情况，因为单组只有一个方差）；另外还需满足球形性，否则需要校正；不满足球形性，可采用以下两种方法：G-G校正和H-F校正；使用多变量方差分析结果这里建议大家可以直接使用多变量方差分析的结果

kaiming0000·2024-01-21 09:57

R绘制线性回归限制性立方样条图

今天展示的是年龄对BMI的影响，自变量因变量协变量ageBMI地区、sex、睡眠时间同样的，直接看数据形式和最终的效果图：数据情况：这里展示前几行结果图如下：.libPaths()#查看R包位置##这里改成自己电脑的路

kaiming0000·2024-01-21 09:56

1. 面板回归（Python）

importstatsmodels.apiassm#回归importstatsmodels.formula.apiassmf#回归fromlinearmodels.panelimportPanelOLS#面板回归#定义变量/因变量

aceCrasher·2024-01-20 18:29

机器学习：线性回归模型的原理、应用及优缺点

其原理基于假设因变量（或响应变量）与自变量之间存在线性关系。

rubyw·2024-01-20 16:22

Topic 4. 临床预测模型构建 Logistic 回归

广义线性模型(GeneralizedLinearModel)是一般线性模型的推广，它使因变量的总体均值通过一个非线性连接函数而依赖于线性预测值，允许响应概率分布为指数分布族中的任何一员。

90066456ace6·2024-01-20 12:04

逻辑回归(Logistic Regression)

我们将因变量可能属于的两个类分别称为负向类和正向类，则因变量，其中0表示负向类

时间邮递员·2024-01-18 13:15

工智能基础知识总结--线性回归

什么是线性回归不同于分类问题的待预测变量为离散变量，回归问题中待预测变量即因变量为连续变量。

北航程序员小C·2024-01-18 12:54

竞赛保研大数据分析：基于时间序列的股票预测于分析

这四种分析方法的共同特点都是跳出变动成分的分析角度，从时间序列本身出发，力求得出前期数据与后期数据的量化关系，从而建立前期数据为自变量，后期数据为因变量的模型，达到预测的目的。来个通俗的比喻，大前天

iuerfee·2024-01-18 12:38

常见的机器学习算法代码及其Python代码

监督式学习算法这类算法由一个目标变量或结果变量(或因变量)组成。这些变量由已知的一系列预示变量(自变量)预测而来。利用这一系列变量,可以生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。

中年猿人·2024-01-18 01:00

工程中的数据拟合方法

简单来说，就是函数的自变量（x）和因变量（y）的函数关系，如线性或二次函数，如果未知也可以到数据分析阶段再确定采用何种模型。2)必

propor·2024-01-16 22:25

回归和拟合的关系

它的目标是建立一个数学模型，该模型可以描述输入变量（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系。回归分析可用于预测或解释变量之间的关系，以及用于探索变量对结果的影响。拟合（

Cc小跟班·2024-01-16 16:52

PMP工具之回归分析

回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。

众易·2024-01-15 23:40

线性回归常见问题汇总，你想知道的都在这里

当考察一个自变量对因变量的影响称为一元线性回归，多于一个自变量的情况称为多元线性回归。②问题二：控制变量如何放置？控制变量指可能干扰模型的项，比如年龄，学历等

spssau·2024-01-15 20:51

生物信息模型

该模型以生存结局和生存时间为因变量，分析某些因素对生存期的影响，能分析带有截尾生存时间的资料，并且不需要估计生存资料袋分布类型。

小潤澤·2024-01-15 04:52

机器学习算法理论：线性回归

按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。

缘起性空、·2024-01-14 15:43

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