因变量

【入门教程】使用pytorch和sklearn分别实现线性回归

1.假设目标值（因变量）与特征值（自变量）之间线性相关（即满足一个多元一次方程，如：f(x)=w1x1+…+wnxn+b.）。2.然后构建损失函数。3.最后通过令损失函数最小来确定参
Sciengineer-Mike·2022-11-28 19:08

【统计学笔记】第12章 多元线性回归

书籍：《统计学（第六版）》书籍作者：贾俊平索引专业名词：方便查找，解释说明专业名词公式推导：解释说明公式记忆：方便查找摘抄案例12.1多元线性回归模型12.1.1多元回归模型与回归方程多元回归模型设因变量为
好好学习的星熊·2022-11-28 19:03

Logistic回归分析简介

1．应用范围：①适用于流行病学资料的危险因素分析②实验室中药物的剂量-反应关系③临床试验评价④疾病的预后因素分析2．Logistic回归的分类：①按因变量的资料类型分：二分类多分类其中二分较为常用②按研究方法分
weixin_34310785·2022-11-28 19:01

数学建模 —— 多元回归分析

回归分析的任务就是，通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，尝试去解释Y的形成机制，进而达到通过X去预测Y的目的。
Hope Cordial·2022-11-28 19:27

线性回归的简单使用

回归分析一、分类按照因变量Y的类型通常分为五类：类型Y的特点模型例子线性回归连续数值型变量OLS、GLSGDP、产量、收入0-1回归二值变量logistic回归是否违约、是否得病定序回归定序变量probit
luxurie·2022-11-28 18:53

【机器学习】线性回归，多元线性回归、自回归及衡量指标

经典线性模型自变量的线性预测就是因变量的估计值。广义线性模型：自变量的线性预测的函数是因变量的估计值。常见的广义线性模型有：probit模型、poisson模型、对数线性模型等。
CWS_chen·2022-11-28 18:19

机器学习笔记之 线性回归技术

一、概念线性回归是一种有监督的回归分析技术，其是找出自变量与因变量之间的因果关系，本质上是一个函数估计的问题。回归分析的因变量应该是连续变量，若因变量为离散变量，则问题就转化为分类问题。
bduwps8393·2022-11-28 18:19

机器学习笔记-线性回归与非线性回归

2、一元线性回归一元线性回归是分析只有一个自变量（自变量x和因变量y）线性相关关系的方法。
小刘同学要努力呀·2022-11-28 09:35

机器学习读书笔记之9 - 逻辑回归

1逻辑回归模型回归是一种极易理解的模型，就相当于y=f(x)，表明自变量x与因变量y的关系。最常见问题有
linolzhang·2022-11-28 09:34

机器学习理论知识-逻辑回归

基本知识点定义而线性回归yi=wi∗xi+by_{i}=w_{i}*x_{i}+byi=wi∗xi+b，模型的范围是可以为$\left{-∞，+∞\right}，线性回归能预测连续的值，然而对于分类问题，我们的因变量可能属于两个类别正向类和负向类
cuihaoren01·2022-11-28 09:31

批量建模:单因素二分类logistic回归

logistic回归适用的因变量为二分类的分类变量。在寻找某疾病危险因素中为二分变量即患病与不患病；自变量为分类
茅逗逗·2022-11-28 03:23

【R语言】logistic回归（二）多因素logistic回归

文章目录前言一、多因素logistic回归分析1.数据准备2.回归分析前言logistic回归分析是医学统计分析过程中常用的一种影响因素分析的方法，最常用的是二元logistic回归分析，即以二分类数据为因变量的
荷兰一棵葱·2022-11-28 03:53

【R语言】logistic回归（一）批量单因素logistic回归

文章目录前言构建数据，Y为因变量，其他为自变量数据处理，因子化、数值化准备进行分析的自变量批量单因素logistic回归提取制表变量重命名，提取有意义的变量前言本文使用随机生成的数据集进行批量单因素logistic
荷兰一棵葱·2022-11-28 03:52

没有第三个变量的前提下交换两个变量_多变量相关性分析(一个因变量与多个自变量)...

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TzeSingKong：相关性分析(两变量)zhuanlan.zhihu.com二、偏相关或复相关简单相
weixin_39682897·2022-11-28 00:45

机器学习预备02

概述什么是相关分析（关联性分析）相关分析是用于考察变量间数量关系密切程度的分析方法，例如：身高与体重的关系10几乎所有涉及到多个变量的假设检验方法，都可以被看作是这些变量间的关联性分析t检验：分组变量与连续因变量间的关联性分析卡方检验
出其东门225·2022-11-28 00:14

r语言 计算模型的rmse_R语言实现LASSO回归模型

我们知道广义线性模型包括了一维连续因变量、多维连续因变量、非负次数因变量、二元离散因变量、多元离散因变等的回归模型。
weixin_39949607·2022-11-27 19:54

step5 lasso 回归 实战 本文没有考虑y 是cox和binominal

数据准备xyx=t(log2(exprSet+1))x[1:5,1:3]y=phe$eventhead(phe)[,1:3]head(y)y**建立lasso模型**因为因变量是二分类，所以必须指定binomial
YoungLeelight·2022-11-27 19:23

深度学习：线性回归模型

1、线性回归的定义回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输
HW-Header·2022-11-27 18:02

机器学习笔记之线性回归

线性回归介绍线性回归本质上是针对一个或者多个自变量xxx和因变量yyy之间的关系进行建模，通过建模得到的函数图像去拟合自变量与因变量构成的数据点。
静静的喝酒·2022-11-27 14:18

机器学习笔记之线性回归——从概率密度函数角度认识最小二乘法

机器学习笔记之线性回归——从概率密度函数角度认识最小二乘法引言回顾：符号定义与最小二乘法从概率密度函数角度观察最小二乘法数据的随机性与噪声定义引言上一节介绍了线性回归，并介绍了对表达自变量xxx与因变量
静静的喝酒·2022-11-27 14:47

鲍鱼年龄预测

在线性回归中：（1）假设函数是指，用数学的方法描述自变量和因变量之间的关系，它们之间可以是一个线性函数或
LynnJute·2022-11-27 13:51

多元线性回归分析

回归分析的任务就是，通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，尝试去解释Y的形成机制，进而达到通过X去预测Y的目的。
_Vivi__·2022-11-27 11:26

[学习笔记]多元线性回归分析——理解篇

回归分析的任务就是，通过研究自变量x和因变量y的相关关系，尝试去解释y的形成机制，进而达到通过x去预测y的目的。
飘渺到放弃·2022-11-27 11:25

数学建模笔记（六）利用Stata进行多元回归分析知识点笔记及代码操作

回归分析的任务：通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，尝试去解释Y的形成机制，进而达到通过X去预测Y的目的。
yan_nLiiiiii·2022-11-27 11:25

多元线性回归模型_零基础的同学如何用stata做多元线性回归模型？

实际分析当中，一种现象往往是与多种因素相互联系的，多个自变量的最优组合对因变量进行估计或者预测，往往比只用一个自变量估计或预测会更加有效，也比较符合实际情况。
weixin_39978276·2022-11-27 11:25

回归分析（stata实例详细解答过程）

(1)以评价量为因变量，分析其它变量和评价量之间的关系。(2)以评价量为因变量，研究影响评价量的重要因素。我们运用stata软件解决此问题。第一问在第一问中要求我们，以评
每天被自己菜醒(´;︵;`)·2022-11-27 11:53

多元线性回归分析（Stata）

目录一、回归分析的介绍与分类二、多元线性回归模型的条件1.线性理解与内生性问题研究2.异方差问题3.多重共线性问题一、回归分析的介绍与分类回归分析的任务是：通过研究自变量X和因变量Y的关系，尝试去解释Y
linengcs·2022-11-27 11:22

ARIMA简介

所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型
fushengyxx·2022-11-27 04:25

机器学习回归模型相关重要知识点总结

线性回归有四个假设线性：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。
Imagination官方博客·2022-11-27 02:50

R语言的分位数回归

包括线性回归及广义线性回归在内的各种常见的回归方法都有三个重大缺陷：(1)对于异常值非常敏感，极少量的异常值可能导致结果产生巨大的误差；(2)对数据的分布有着较为苛刻的要求，如果数据不符合指定的分布，结果同样是不可信的；(3)只能估计因变量的条件均值
zmjia111·2022-11-26 17:25

工具变量法（instrumental variable method）

但是在实际中很难满足这个假设，有时候因变量（在单方程模型中就是内生变量）也会反过来影响自变量。
Mr.Daozhi·2022-11-26 12:18

时间序列预测模型——ARIMA

所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。
图灵追慕者·2022-11-26 11:55

高斯核函数回归

假设自变量为X，因变量为Y。X中含有n个样本，并且与Y中的值一一对应。对于自变量样本的任意取值x，它有个一唯一对应的y。
江姐vior·2022-11-26 07:24

tensorflow基本算法(1)：线性回归 linear regression

参考维基百科：在统计学中，线性回归（Linearregression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。
uncle_ll·2022-11-26 07:24

用python写梯度下降算法实现逻辑斯蒂回归

pan.baidu.com/s/1Gee9aOdNvemy5K6co1daZg提取码：hlbb具体算法步骤：2.用python实现数据使用iris数据集，iris数据集有三个类别，我们使用前两个类别作为因变量
melicent114·2022-11-26 02:52

【数模/预测】岭回归和Lasso回归

Lasso回归Stata进行Lasso回归什么情况使用Lasso回归最小二乘法多元线性回归，假设x1,x2,...,xpx_{1},x_{2},...,x_{p}x1,x2,...,xp是自变量，yyy是因变量
智子、·2022-11-25 23:43

线性回归——回归算法

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。
Imp_北溟·2022-11-25 21:24

R语言的分位数回归

包括线性回归及广义线性回归在内的各种常见的回归方法都有三个重大缺陷：(1)对于异常值非常敏感，极少量的异常值可能导致结果产生巨大的误差；(2)对数据的分布有着较为苛刻的要求，如果数据不符合指定的分布，结果同样是不可信的；(3)只能估计因变量的条件均值
AIzmjl·2022-11-25 19:14

西瓜书第三章-线性模型

(多因变量的多元线性回归)2.线性回归
kurok_·2022-11-25 12:13

机器学习之线性回归——OLS，岭回归，Lasso回归

其实线性回归是统计学中的，线性回归（LinearRegression）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。
cpLoners·2022-11-25 10:13

机器学习（算法篇） —— 线性回归

线性回归简介线性回归应用场景房价预测销售额度预测贷款额度预测什么是线性回归定义与公式线性回归(Linearregression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式
零陵上将军_xdr·2022-11-25 10:36

如何使用SPSS确定建立的回归模型能用于预测分析？

当自变量有多个而因变量只有一个时，则可构建spss多元线性回归分析，此时计算量较大，因此通过IBMSPSSStatistics（win）能更为准确、便捷地进行分析。
nekonekoboom·2022-11-25 10:49

python机器学习线性回归算法

1、线性回归：(1)回归分析用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联；被用来预测的变量叫自变量，被预测的变量叫做因变量。如果包含两个以上的自变量，则称多元线性回归。
孙笑川 258·2022-11-25 08:29

CNN做时间序列预测_数据分析回归模型和时间序列预测

多重线性回归模型(MulitipleLinearRegression)是指包含一个因变量和多个自变量的回归模型，而多元线性回归(MultivariateLinearRegression)是指包含两个或两个以上因变量的回归模型
weixin_39722917·2022-11-25 08:49

python 偏最小二乘回归

用sklearn库带的Linnerud数据集做示例Linnerud数据集包含三个因变量和三个自变量importpandasaspdfromsklearn.cross_decompositionimportPLSRegressionfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVimportnumpyasnp
qwanng·2022-11-25 07:33

python偏最小二乘法回归分析_Python 实现最小二乘法拟合直线

当因变量是连续的，自变量是连续的或者离散的，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。用方程y=mx+c，其中y为结果，x为特征，m为系数，c为误差在数学中m为梯度c为截距。
weixin_39522486·2022-11-25 07:30

偏最小二乘(PLS)原理分析&Python实现

目录1偏最小二乘的意义2PLS实现步骤3弄懂PLS要回答的问题4PLS的原理分析4.1自变量和因变量的主成分求解原理4.1.1确定目标函数4.1.2投影轴w1和v1的求解4.2求解回归系数5第3章问题解答
Dfreedom.·2022-11-25 07:23

机器学习作业二-线性回归预测销售额

若在未来的某两周，将各种广告投放金额按如下分配，请预测对应的商品销售额：（1）微信：100，微博：100，其他类型：100（2）微信：200，微博：100，其他类型：50一、线性回归概念对于因变量y：如果它和自变
weixin_51657403·2022-11-25 03:18

归一化处理

例：假设放假预测，自变量为面积，房间数两个，因变量为房价。得到等式：其中代表房间数，代表面积。在实验中寻找最优解的过程也就是在使得损失函数值最小的theta1,theta2。
魔法少女斯内普·2022-11-25 00:59

python 两样本T检验

importosimportpandasaspd"""检验其他变量是否跟avg_exp有关avg_exp是连续变量,作为因变量;研究自变量类型对avg_exp的影响1.自变量是二分类变量两样本T检验2.
with_still_water·2022-11-24 19:49
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