因变量

Logistics Regression(二分类回归模型)用法详解

【本篇博文集中介绍二分类的情况】介绍对于二分类的回归，因变量有“是”、“否”两个取值，记作1和0。
想成为数据大牛的小白·2022-02-05 09:40

R语言T检验

我们比较的对象是南方和非南方各州，因变量为监禁的概率。一个针对两组的独立样本t检验可以用于检验两个总体的均值相等的假设。这里的假设两组数据是独立的，并且是从正态总体中抽取的。
肖玉贤·2022-02-03 17:16

考虑交互作用&误差变动的设计方案以及协方差

图1样例数据如下：链接：https://pan.baidu.com/s/11ZdXCR7UY8qUxzrEZcEaCQ提取码：4eq9图2思路分析：因变量为邮件的请求数量；固定因子是广告方案以及广告大小
译本吐司·2022-02-03 07:47

SAS分类决策树预测贷款申请评分剪枝和结果可视化

数据变量表：数据表中的变量变量类型等级描述Bad因变量二进制1=申请人拖欠贷款或
·2022-01-20 16:26

Matlab广义线性模型glm泊松回归的lasso、弹性网络正则化分类预测考试成绩数据和交叉验证可视化

y仅使用四个预测变量和少量噪声创建正态分布因变量。默认值randn ;X*权重 + randn*0.1; % 小的附加噪音执行lasso正则化。lasso求第75个Lambda值的
·2021-12-21 17:23

机器学习算法之回归算法

具体而言，回归有两个重要组成部分：自变量和因变量的关系，以及不同自变量对因变量影响的强度。回归算法的优势在于简单直接、训练速度快，而主要缺陷是要求严格的假设、需要处理异常值。
魔术师帽子里的兔子·2021-12-08 16:08

导读一百四十六｜《成为黑马：在个性化时代获得成功的最佳方案》『2』

它是一种多维度（并可能具有无限维度）的数学，其中时间被视为非线性发展且具有相对意义的因变量。支持黑马思维的数学原理将个体视为动态
罗益明·2021-12-04 09:24

Matlab用BUGS马尔可夫区制转换Markov switching随机波动率模型、序列蒙特卡罗、M-H采样分析时间序列数据

统计模型让是因变量和未观察到的对数波动率.随机波动率模型定义如下区制变量遵循具有转移概率的二态马尔可夫过程表示均值的正态分布和方差.BUGS语言统计模型文件“ssv.bug”的内容：file = 'ssv.bug
·2021-12-02 16:17

盘点软件开发中那些有趣的边际效应

在边际效应中，自变量是某物品的消费量，而因变量则是满足程度或效用，消费量额外变动所引起的效用的变动即为边际效应。什么是边际效应递减？
·2021-12-02 10:36

机器学习[2] - 监督模型之线性模型

关于机器学习整体的概念，例如监督模型与无监督模型的概念，见笔者的之前的一篇文章机器学习入门线性模型的基本概念为构建一个方程，每一个Predictor(自变量)拥有各自的权重，通过线性关系来预测Response(因变量
屹然1ran·2021-11-29 17:54

Matlab第四天打卡——线性回归

一元回归方程比较简单，我们只需要自变量,因变量的部分数据，经过绘出散点图，就可以进行拟合。
纯白软·2021-11-17 09:03

机器学习导论————线性回归（Liner Regression）

、线性回归的应用场景监督学习-目标值连续房价预测销售额预测贷款额度预测二、什么是线性回归2.1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
TheExi·2021-11-10 19:47

Python 机器学习之线性回归详解分析

线性回归线性回归是机器学习和统计学中最基础和最广泛应用的模型，是一种对自变量和因变量之间关系进行建模的回归分析。
·2021-11-09 15:05

R语言BUGS序列蒙特卡罗SMC、马尔可夫转换随机波动率SV模型、粒子滤波、METROPOLIS HASTINGS时间序列分析

统计模型设yt为因变量，xt为yt未观察到的对数波动率。对于t≤tmax，随机波动率模型定义如下状态变量ct遵循具有转移概率的二状态马尔可夫过程N(m,σ2)表示均值m和方差σ2的正态分布。
·2021-11-05 17:01

机器学习之路12

线性回归是利用回归方程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的一种分析方式。只有一个自变量的情况成为单变量回归，多于一个自变量的情况叫多元回归。通用公式：那该怎么理解呢？
天天学习学习·2021-11-02 16:12

【机器学习】机器学习之多元线性回归

、使用代码实现回归1.数据预处理2.使用Statsmodels建立多元线性回归模型3.使用Sklearn库建立多元线性回归模型4.模型优化六、总结七、参考一、多元线性回归基础理论  在研究现实问题时，因变量的变化往往受几个重要因素的影响
Max_Shy·2021-10-21 10:50

特征选择 | MATLAB实现RF(随机森林)变量重要度分析

MATLAB实现RF(随机森林)变量重要度分析目录特征选择|MATLAB实现RF(随机森林)变量重要度分析基本介绍理论回顾多元回归模型随机森林模型数据下载程序设计参考资料致谢基本介绍本文分析自变量因素对因变量的影响
机器学习之心·2021-10-16 15:15

2021年华为杯中国研究生数学建模竞赛D题-抗乳腺癌候选药物的优化建模-思路-程序

具体做法是：针对与疾病相关的某个靶标（此处为ERα），收集一系列作用于该靶标的化合物及其生物活性数据，然后以一系列分子结构描述符作为自变量，化合物的生物活性值作为因变量，构建化合物的定
Stephens-Henry·2021-10-15 18:12

R语言随机波动率(SV)模型、MCMC的Metropolis-Hastings算法金融应用：预测标准普尔SP500指数

统计模型随机波动率模型定义如下并为其中yt是因变量，xt是yt的未观察到的对数波动率。N(m,σ2)表示均值m和方差σ2的正态分布。αα、β和σ是需要估计的未知参数。
·2021-10-15 16:27

2021年华为杯中国研究生数学建模竞赛D题-抗乳腺癌候选药物的优化建模-思路-程序

具体做法是：针对与疾病相关的某个靶标（此处为ERα），收集一系列作用于该靶标的化合物及其生物活性数据，然后以一系列分子结构描述符作为自变量，化合物的生物活性值作为因变量，构建化合物的定量结
Stephens-Henry·2021-10-15 13:01

统计学习知识系列1——相关系数

统计学与质量051-相关性-自变量与因变量协方差(Covariance)看完这个视频后我又产生了一个新的问题，那就是为啥方差的分母是n
Daft shiner·2021-10-13 10:49

回归问题：回归问题与回归模型

回归用于预测输入变量(自变量)和输出变量(因变量)之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量的值野随之发生变化。回归模型正是表示从输入
Upupup6·2021-10-11 09:35

线性回归简介

线性回归简介学习目标了解线性回归的应用场景知道线性回归的定义1线性回归应用场景房价预测销售额预测贷款额度预测线性关系举例：2什么是线性回归2.1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
天浊海·2021-10-09 18:37

Python可视化Matplotlib折线图plot用法详解

用于分析自变量和因变量之间的趋势关系，最适
·2021-09-27 10:11

【DataWhale-集成学习】Task04 分类问题

文章目录一、什么是分类问题二、如何解决分类问题三、分类模型有哪些四、作业五、总结一、什么是分类问题在分类问题中，因变量是离散型变量，如：是否患癌症，西瓜是好瓜还是坏瓜等。
LucyFang2020·2021-09-25 22:41

神经网络训练中，错误数据集对模型结果的影响有多大丨曼孚科技

在当下所属的弱人工智能时代，实现人工智能的方式主要以有监督的深度学习方法为主，是基于已知变量和因变量推导函数关系的算法模型。而作为深度学习的重要基础，神经网络技术无疑是行业内最热门的研究方向之一。
·2021-09-08 11:00

R语言使用Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归

p=6761原文出处：拓端数据部落公众号在逻辑回归中，我们将二元因变量Y\_i回归到协变量X\_i上。下面的代码使用Metropolis采样来探索beta\_1和beta\_2的后验Yi到协变量Xi。
·2021-09-03 16:15

R数据分析：二分类因变量的混合效应，多水平logistics模型介绍

今天给大家写广义混合效应模型GeneralisedLinearRandomInterceptModel的第一部分，混合效应logistics回归模型，这个和线性混合效应模型一样也有好几个叫法：MixedEffectsLogisticRegressionissometimesalsocalledRepeatedMeasuresLogisticRegression,MultilevelLogistic
公众号Codewar原创作者·2021-08-31 20:27

回归预测分析python数据化运营线性回归总结

线性回归是利用线性的方法，模拟因变量与一个或多个自变量之间的关系；对于模型而言，自变量是输入值，因变量是模型基于自变量的输出值，适用于x和y满足线性关系的数据类型的应用场景。
·2021-08-25 19:21

2021全国大学生数学建模竞赛C题思路

《企业信息》中只给了企业名称和信誉等级（自变量），最关键的是是否违约（因变量），学过机器学习的同学应该知道，题目的言下之意很明显需要你建立一个预测
蓝桉跑过海边·2021-08-19 15:35

【李宏毅深度学习CP3-4】(task2)回归

目录回归分析的定义回归应用举例七种常见的回归三种常用的损失函数python中的sklearn.metrics在python上实现交叉验证梯度下降法筛选最优模型回归分析的定义回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量
202xxx·2021-08-19 00:20

R语言逻辑回归Logistic回归分析预测股票涨跌

它通过使用逻辑函数估计概率来衡量分类因变量和一个或多个自变量之间的关系，这就是逻辑分布。本R教程将指导你完成逻辑回归
·2021-08-17 17:22

高等数学(一)函数、极限、连续

第一节函数（一）、函数的概念以及常见函数1.函数的概念定义1、若对于每个数x∈D，变量y按照一定的规则总有一个确定的y和它对应，则称x是y的函数，记为y=f(x)，常称x为自变量，y为因变量，D为定义域
AdRainty·2021-08-14 15:22

R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例

此外，它还特别适合处理带有被试内变量的实验和调查数据，因为该模型不需要假设样本之间测量独立，且通过设置斜率和截距为随机变量，可以分离自变量在不同情境中(被试内设计中常为不同被试)对因变量的作用。
·2021-08-14 00:39

《从青铜学到王者》计算机人工智能算法数学基础之高等数学 01

《从青铜学到王者》计算机人工智能算法数学基础之高等数学01文章目录一、函数二、极限1.数列极限的定义无穷小无穷大无穷小的比较2.函数的连续性一、函数反函数：相当于将自变量与因变量调了一个个显函数关于y=
驭风少年君·2021-08-13 23:15

R语言在逻辑回归中求R square R方

p=6295原文出处：拓端数据部落公众号并非所有结果/因变量都可以使用线性回归进行合理建模。也许第二种最常见的回归模型是逻辑回归，它适用于二元结果数据。如何计算逻辑回归模型的R平方？
·2021-08-12 18:23

拓端tecdat|R语言贝叶斯MCMC：逻辑回归、Rstan回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例

所有的变量--因变量、参数和假设都是随机变量。我们用数据来确定
·2021-07-28 18:20

R绘图基础指南 | 2.折线图

折线图通常用来对两个连续变量的相互依存关系进行可视化，其中，x轴对应于自变量，y轴对应于因变量。折线图的x轴通常对应的是连续
木舟笔记·2021-07-22 10:57

Python机器学习之决策树和随机森林

目录什么是决策树决策树组成节点的确定方法决策树基本流程决策树的常用参数代码实现决策树之分类树网格搜索在分类树上的应用分类树在合成数据的表现什么是随机森林随机森林的原理随机森林常用参数决策树和随机森林效果实例用随机森林对乳腺癌数据的调参什么是决策树决策树属于经典的十大数据挖掘算法之一，是通过类似于流程图的数形结构，其规则就是iIF…THEN…的思想.,可以用于数值型因变量的预测或离散型因变量的分类
·2021-07-15 10:01

一次函数的性质

x是自变量，y是因变量，可以通过
River本大魁·2021-07-06 14:54

广义线性模型与逻辑回归（为什么逻辑回归要用Sigmoid函数）

广义线性模型就是把自变量的线性预测函数当作因变量的估计值。根据指数分布族来构建广义线性模型的三个假设给定特征属性和参数后，的条件概率服从指数分布族，即。预测的期望，即计算，通常来说。
木子十千·2021-07-01 22:04

R语言-单因素方差分析

单因素方差分析，一次性筛选出27至56列，58至126列中，对因变量显著影响的自变量这里的因变量列名为oddreview，数据集为bdata，vari存储筛选出来的自变量的列名library(stats
周一ing·2021-06-27 15:12

函数式编程简介

读过《代码大全》的朋友应该对“软件复杂度”一词印象深刻，“软件复杂度”估计是全书出现频率最高的词了，也是技术发展的核心因变量。很多编程技巧、思想
光明自在·2021-06-27 02:13

基于 R的 广义线性模型分析

简单的逻辑回归模型logisticregressionmodel，适用于因变量是二分变量的分析。
毛线东东a·2021-06-26 18:42

7.14每日一个教育学知识点

教育研究方法假设涉及的主要变量:(自变量、因变量、无关变量）1.自变量也叫实验变量、刺激变量、原因变量，也就是研究者施加于被试的(可以操纵的教育影响]2.在我们的教育实验中，自变量往往就是那些[教育改革措施
教育学考研资料墙·2021-06-26 02:33

约瑟夫·坎贝尔：神话的价值

你所做的这些事情不是你主动发起的行为，而是你内在生物世界的因变量，与那些认为自己是每件事的主动发起者的人相比，你过
LOGOS_9989·2021-06-23 19:04

内生性解释与工具变量法操作

1.内生变量的定义与后果一个典型的线性回归模型:y为被解释变量，x1为自变量，或者解释变量，也即“因变量”。
松柏林stata·2021-06-23 16:36

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均衡分析答：假定经济变量中的自变量为已知的和固定不变的，考察因变量达到均衡状态时所出现的情况，以及实现均衡的条件。包括一般均衡分析和局部均衡分析。
阿飞fighting·2021-06-22 21:12

基于EXCEL的一元线性回归案例：广告与销量

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。一个经济指标的数值往往受许多因素影响，若其中只有一个因素是主要的，起决定性作用，则可用一元线性回归进行预测分析。
梦游症者·2021-06-22 09:06

《普通心理学》读书笔记04

在心理学实验中，自变量与因变量的关系有一下几种可能性:1.当自变量增加时，因变量直线增加。直线的斜度可能不同，但关系总数线性的。2.自变量与因变量两者没有关系。它说明行为不受自变量的影响。
小林kubayaxi·2021-06-22 03:42
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