因变量

简单线性回归（Simple Linear Regression）（附代码）

简单线性回归是最基础的一种回归模型，自变量只有一个，函数曲线为直线，因变量为连续型，自变量可以是连续的或者是离散的。
dykin·2020-08-24 13:56

Python | 多项式回归的实现

  多项式回归是一种线性回归形式，其中自变量x和因变量y之间的关系被建模为n次多项式。
24小时编程自习室·2020-08-24 12:04

PLS系列004 多因变量非线性PLS

多因变量非线性PLS1多因变量非线性PLS[不是拟线性方法]1.1计算推导1.2简化算法1.3性质Reference1多因变量非线性PLS[不是拟线性方法]1.1计算推导在PLS进行之前，首先要进行预备分析
zhulinniao·2020-08-24 05:40

PLS系列003 单因变量线性PLS

单因变量线性偏最小二乘法1单因变量线性PLS1.1计算推导1.2辅助分析技术Reference1单因变量线性PLS1.1计算推导由于在多因变量线性偏最小二乘法中，我们已经讨论了计算推导，在此，我们将但因变量进行简化计算推导过程
zhulinniao·2020-08-24 05:39

【计量模型整理】偏最小二乘回归 PLS

partialleastsquarePLS原理与MLS、PCR、MRA比较适用情况数学推导与软件实现参考文献原理在影响因变量的大量的因素中，会存在隐形的影响因素但却具有很强的解释力，PLS的基本思想是提取这些隐性因素去代表尽可能多的变量来解释因变量
骄傲的狗子·2020-08-24 04:23

用KNN算法判断知识掌握程度高低

对于离散型因变量，从k个最近的已知类别样本中挑选出频率最高的类别用于未知样本的判断；对于连续型因变量，将k个最近的已知样本均值用作未知样本的预测。k值过小，模型过拟合，例如k=1，未知样本的类别将由
apricoter·2020-08-24 03:55

ENVI&IDL下绘制散点图方式总结

dengshubin/item/25c793b1f03832d085dd79e4转自：http://hi.baidu.com/dyqwrp/item/bcfbbadc6cbbe9dc251f40b4散点图，表示因变量随自变量而变化的变化趋势
kupe87826·2020-08-24 00:49

月入百万！恭喜团总刷校园卡全款喜提校车！

亲爱的代理粉丝们大家早上好我是你们的老朋友，中南小团子随着新时代社交软件的发展一个赖此为生的群体应运而生那就是微商微商又称导数，即因变量的微分dy与自变量的微分dx之商。
schnappi_0113·2020-08-23 15:48

牛顿法、拟牛顿法原理

文章目录非线性方程与其最优化方法牛顿法原理拟牛顿法原理拟牛顿条件DFP算法BFGS算法非线性方程与其最优化方法非线性方程指方程的因变量与自变量之间的关系不是线性关系的方程，比如平方关系、对数关系、指数关系
一骑走烟尘·2020-08-23 08:06

R语言中的单因素协方差分析

产下幼崽的体重均值为因变量，怀孕时间为协变量attach(litter)table(dose)dose05505002019
红豆和绿豆·2020-08-23 07:09

SPSS协方差分析

在作两组和多组均数之间的比较前，用直线回归的方法找出各组因变量Y与协变量X之间的数量关系，求得在假定X相等时的修正均数，然后用方差分析比较修正均数之间的差别。
付修磊·2020-08-23 06:58

逻辑回归

Logistic回归延伸了多元线性回归思想，即因变量是二值（为了方便起见通常设这些值为0和1）的情形。和在多元线性回归中一样，自变量x1,x2,...,xk也许是类别变量或连续变量或是两种类型的混合。
jmydream·2020-08-23 01:33

如何看懂SPSS重复测量方差分析的一系列结果

作者：丁点helper来源：丁点帮你重复测量方差分析与我们之前学习的各种方差分析（单变量，对于因变量而言）的区别主要在于“重复”二字。
CDA·数据分析师·2020-08-23 00:57

通俗易懂说单因素方差分析表

单因素方差分析由单因素方差分析的名字，我们可以知道单因素指的是一个因素，即一个自变量，一个因变量，采用方差的方式进行分析。单因素方差表的核心内容是利用组间的离差平方和比上组内离差平方和。
秃顶高富帅·2020-08-22 23:03

方差分析

方差分析ANOVA-analysisofvariance方差分析的基本原理：主要是研究一个或多个分类变量对因变量的影响，并结合假设检验方法来解释和分析自变量对因变量的影响是否具有显著性。
kelly_zero·2020-08-22 22:53

吴恩达机器学习笔记（1） —— 线性回归

——线性回归目录一.模型简介：一些约定：线性回归方程：二.CostFunction三.梯度下降四.线性回归之梯度下降法五.最小二乘法六.FeatureScaling一.模型简介：线性回归主要用于预测：因变量与自变量存在线性关系的问题
*物喜己悲*·2020-08-22 21:56

python用线性回归预测股票价格

线性回归是一种用于模拟因变量（y）和自变量（x）之间关系的方法。通过简单的线性回归，只有一个自变量x。可能有许多独立变量属于多元线性回归的范畴。在这种情况下，我们只有一个
LT_Ge·2020-08-22 14:25

吴恩达机器学习笔记--逻辑回归

以上问题可以称之为二分类问题，我们将因变量(dependantvariable)可能属于的两个类分别称为负向类（negativeclass）和正向类（positiveclass），则因变量yϵ{0,1}
Linias·2020-08-22 13:20

时间序列预测——ARIMA（差分自回归移动平均模型）（1））

ARIMA原理：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
起飞的木木·2020-08-22 13:14

单因素方差分析

aov()函数比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。
三只产品数据汪·2020-08-22 13:43

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。
lizhangsk·2020-08-22 12:37

Datawahle机器学习算法-Task1基于逻辑回归的分类预测

本次作业之后掌握的知识包括1.基础的逻辑回归理论，2.用scikt-learn实现预测任务，3.决策边界的绘图理论逻辑回归实际上是一种因变量基于Binomial分布的模型，从而处理的是分类问题。线性
weixin_45404964·2020-08-22 11:04

机器学习之线性回归法

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维基百科。
ovtenng·2020-08-22 11:47

机器学习的核心要素

一、数学函数的组成y=f(X)=WTXX是自变量，y是因变量。X是向量，代表每个样本的多个特征值（观察值），而y则是该样本的结果值。
吴跃前·2020-08-22 09:19

R语言-广义线性模型

使用场景:结果变量是类别型,二值变量和多分类变量,不满足正态分布结果变量是计数型,并且他们的均值和方差都是相关的解决方法:使用广义线性模型,它包含费正太因变量的分析1.Logistics回归(因变量为类别型
weixin_30950237·2020-08-22 03:02

[读书笔记] R语言实战 （十三） 广义线性模型

广义线性模型扩展了线性模型的框架，它包含了非正态的因变量分析广义线性模型拟合形式：$$g(\mu_\lambda)=\beta_0+\sum_{j=1}^m\beta_jX_j$$$g(\mu_\lambda
weixin_30662109·2020-08-22 03:44

计量经济学复习笔记（四）updated2.0！

回归就是探究因变量和自变量的相关关系因变量，就是y，又被称为被解释变量，回归子，相应变量自变量，就是x，又被称为解释变量，回归元，控制变量根据变量个数可以将回归分为简单回归（双变量回归模型）和复回归（多变量回归模型
DoraegonX·2020-08-22 03:20

认知一体化～165

.化在外而动于内：自然因变量，激发造化个体。本然应变量，激发本体造化。联系外触，坚守本性发生。现下所宜，通达自性应化。化机在外而动机于内，变化契机不离本中制衡。
厚生168·2020-08-22 03:07

R语言实战第十三章

R语言实战第13章广义线性模型在普通的回归分析中，因许多因变量的假设都符合.假设因变量不符合正太分布或不符合连续型变量，如以下几种情况：（1）：结果变量可能是类别型的，例如二值变量.（2）：结果变量是计数型的
肥腾君·2020-08-22 02:17

机器学习-5 线性回归 with R

1qu6dqoptions(scipen=100)#读文件city_gdp0.95，可以看出其与谋杀不呈现线性关系，谋杀与霜冻无关；当有多个预测变量时，回归系数代表在其他解释变量不变的前提下，当前解释变量每增加一个单位，因变量增加的量
Hou_Rj·2020-08-22 00:52

13章广义线性模型

但是，许多情况下，假设因变量为正态分布（甚至连续型变量）并不合理：1：结果变量可能使类别型。
老三是只猫·2020-08-22 00:35

回归函数和代价函数

例子是一个自变量和一个因变量构成的一元一次函数。因为同时兼顾了有趣和浅显，例子也是相当的乱来。能看懂就好，不要介意这些细节啦。回归函数在说明代价函数前我们先复习回归函数。
ordinary_brony·2020-08-21 20:42

R语言GAM（广义相加模型）对物业耗电量进行预测

GAM模型当因变量和自变量不呈线性关系时,可用广义相加模型（GAM）。GAM模型的优点，在于其解决响应变量与预测因子间的高度非线性和非单调关系方面的
LT_Ge·2020-08-21 19:04

R语言GAM（广义相加模型）对物业耗电量进行预测

GAM模型当因变量和自变量不呈线性关系时,可用广义相加模型（GAM）。GAM模型的优点，在于其解决响应变量与预测因子间的高度非线性和非单调关系方面的
LT_Ge·2020-08-21 19:03

2018-10-28-杨

一．数据2011年和2013年CHARLS二．指标选择（一）因变量：农户农地流转行为，包括两方面：1.农地转出：是否将耕地出租给其他人（是=1；否=0）（1）家户问卷：BC017(5)土
18郎师门·2020-08-21 19:27

FlinkML 多元线性回归例子及训练参数提取

构造训练集LabeledVector按照文档中的步骤，我们首先构造一个LabeledVectorLabeledVector表示(label,features)labe：分类问题中的类，也可以是回归问题中的因变量
catkint·2020-08-21 13:02

《念学》

不同的是自变量不是数，而是一个或几个概念(叫己念)，而因变量也不是数，也是若干关联的概念(叫函念或联想)
念学·2020-08-21 12:27

LogLoss的公式演化

LogLoss一般应用于logisticregression[logitregression,logitmodel]，而logisticregression模型的因变量是categorical，比如二分类的
Mr0cheng·2020-08-21 08:00

数据分析——房价分析

我们只关注SalePrice这个因变量。多变量研究。将试着去理解因变量和自变量是如
zoe_yyt·2020-08-21 04:09

数据分析——房价分析

我们只关注SalePrice这个因变量。多变量研究。将试着去理解因变量和自变量是如
zoe_yyt·2020-08-21 04:38

画直线的算法之DDA算法+代码实现（法一）

算法基本思想：选择平缓的一端（即x2-x1和y2-y1的较大者）作为自变量，每次增加一个单位，计算因变量的值。具体代码如下：voidDDA_Line(intx1,inty1,in
刘尧允·2020-08-21 03:31

基于Pandas实现皮尔逊相关与余弦相似度在工业大数据分析中的应用实践

1.相关关系相关关系是客观现象存在的一种非确定的相互依存关系，即自变量的每一个取值，因变量由于受随机因素影响，与其所对应的数值是非确定性的。相关分析中的自变量和因变量没有严格的区别，可以互换。
肖永威·2020-08-20 20:27

可视化神器Seaborn的超全介绍

数据结构紧密集成以下是seaborn提供的一些功能:一个面向数据集的API，用于检查多个变量之间的关系专门支持使用分类变量来显示观察结果或汇总统计数据用于可视化单变量或双变量分布以及在数据子集之间进行比较的选项各类因变量线性回归模型的
IT农民工1·2020-08-20 08:05

高等数学第一章第一节--函数与极限

非空集合X到数集Y的映射称为X上的泛函非空集合X到自身的映射称为变换从实数集X到实数集Y的映射称为X的函数满射对于数集Y上的任意元素，都已X数集上的X与之对应单射对于不同的x的映射y不同函数解释：自变量和因变量的映射称为函数
_简单爱·2020-08-20 07:20

MATLAB下的多项式拟合

polyfit(x，y，n)拟合参数的“普通求取法”调用格式poly(a,xp,S)在xp指定点上计算拟合函数值yp及半带宽dypsum(x)求和我说点人话，polyfit就是用来拟合多项式的，x为自变量，y为因变量
木十化·2020-08-20 06:24

线性回归 波士顿房价预测

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。
Cocktail_py·2020-08-20 05:30

从协方差分析看回归与方差分析的联系

作者：丁点helper来源：丁点帮你无论是单因素还是双因素方差分析，我们可以发现，它们都有一些共性，比如研究的因变量（如前文的硒含量、满意度得分），都是定量变量；而自变量，即分组变量（如地区、教育程度、
CDA·数据分析师·2020-08-20 04:15

最大似然估计与最小二乘的解释

最大似然估计：现在已经拿到了很多个样本（你的数据集中所有因变量），这些样本值已经实现，最大似然估计就是去找到那个（组）参数估计值，使得前面已经实现的样本值发生概率最大。
一生所爱丶·2020-08-20 02:01

极大似然估计与最小二乘法(转自知乎)

最大似然估计：现在已经拿到了很多个样本（你的数据集中所有因变量），这些样本值已经实现，最大似然估计就是去找到那个（组）参数估计值，使得前面已经实现的样本值发生概率最大。
u012860582·2020-08-20 02:53

牛客网java专项练习错题本

1.对下列代码描述正确的是：答案A，错选D能编译通过，并正确运行因为使用了未初始化的变量，所以不能编译通过以错误的方式访问了静态方法能编译通过，但因变量为null，不能正常运行cla
第四单元·2020-08-20 02:28
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