因变量

逻辑回归

是经典的二分类算法，是处理因变量是分类变量的回归问题。1.1对数几率回归线性模型是回归问题，如果要处理分类问题的话，该如何？
MaskStar·2023-09-16 14:55

R语言学习-单因素方差分析与多重比较

单因素方差分析-aov()单因素方差分析中，我们感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值以multcomp包中的cholesterol数据集为例，50个患者均接受降低胆固醇药物治疗(trt
邱俊辉·2023-09-15 18:51

非线性世界的探索：多项式回归解密

多项式回归是一种回归分析方法，用于建立因变量（目标）和自变量（特征）之间的关系。与线性回归不同，多项式回归假设这种关系不是线性的，而是一个多项式函数。
小馒头学python·2023-09-15 07:11

心理学研究方法笔记二（肖内西版本）

b因变量是对行为的测量，用来评估自变量的效果。●科学报告是客观、无偏的;使用操作性定义可以促进概念的准确交流。a科学报告要尽量无偏和客观，检查一个报告是否无偏的一个可接受的
lht_e060·2023-09-14 08:52

最小二乘法的实现与线性回归的应用

1.简介简单线性回归中，您有一个因变量y和一个自变量X。
一拖再拖 一拖再拖·2023-09-14 06:15

机器学习--引入

机器学习根据是否有因变量，分为：有监督学习给定某些特征去估计因变量，即因变量存在的时候，我们称这个机器学习任务为有监督学习。如：我们使用房间面积，房屋所在地区，环境等级等因素去预测某个地区的房价。
wzz_1c19·2023-09-12 17:02

教养的迷思

认为自己是父母心肝小宝贝的学生，不一定在同龄人中有更高水平的自尊心，因为自尊是一个人在群体中地位的因变量。孩子有孩子自己的路，你不可能替孩子走他或她自己的路。
虫虫爬爬·2023-09-12 13:06

R语言生存数据进行中介分析（3）--对自变量和中介变量为连续变量的数据进行分析

中介变量(mediator)是一个重要的统计概念，如果自变量X通过某一变量M对因变量Y产生一定影响，则称M为X和Y的中介变量。
天桥下的卖艺者·2023-09-11 11:00

《 商业洞察力》-因果链

只看结果是最LOW的管理方法，真正有洞察力的人，会用因果链顺藤摸瓜，找到与之相连的原因变量，从根本上解决问题。因果链只有增强和减弱两种，无法观察，只能用头脑推理。用因果链联系变量是要注意三个误区：1.
任永军·2023-09-11 08:23

向量求导

因变量为标量，自变量为向量参考yyy为因变量，标量；X=[x1,x2,…,xn]TX=[x_1,x_2,\dots,x_n]^TX=[x1,x2,…,xn]T为自变量是向量，n维。
诗子黎·2023-09-11 06:52

t检验与方差分析的区别

一、同：1.原理：自变量不同产生的差异/随机因素产生的差异，来检验这个自变量不同产生的差异是否足够大到，可以结论说这个自变量对因变量有显著影响。
柏金_cfa5·2023-09-10 11:05

Python散点图

散点图散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。
fakerth·2023-09-09 21:01

PSM倾向性评分

倾向性评分中的结局变量不用管，其实没有用到，根据因变量调整所有的协变量就可以了。卡钳值用来再次对没有匹配的指标进行进一步的调整。
医学小白学生信·2023-09-09 13:53

这几项关于睡眠障碍与自杀风险的研究，值得关注！

不过也要注意，就有研究提示，睡眠质量不高可能是抑郁严重程度的因变量。也就是说，睡眠障碍同自杀倾向之间的因果关系存有争议，
吴益军子·2023-09-09 07:55

Stata如何做中介效应模型的sobel检验？

.这里只给2个图，详情参见：温忠麟,叶宝娟.中介效应分析:方法和模型发展[J].心理科学进展,2014,22(05):731-745.stata命令sgmediation使用范例sgmediation因变量
虚童·2023-09-08 12:11

线性代数(六) 线性变换

前言《线性空间》定义了空间，这章节来研究空间与空间的关联性函数函数是一个规则或映射，将一个集合中的每个元素（称为自变量）映射到另一个集合中的唯一元素（称为因变量）。
懒猫gg·2023-09-08 11:38

时域和频域

时域时域即时间域，是指以时间作为自变量，振幅作为因变量，在二维坐标图中即横轴为时间，纵轴为振幅下面举出例子：频率为2Hz2Hz2Hz振幅为10V10V10V频域同理频域为频率为自变量即横轴，对于的因变量可以是幅度或者相位统称为频谱图频谱
ChengHuan1974·2023-09-07 10:40

线性回归分析思路总结！史上最全！

线性回归回归分析实质上就是研究一个或多个自变量X对一个因变量Y（定量数据)的影响关系情况。当自变量为1个时，是一元线性回归，又称
spssau·2023-09-07 05:29

生信豆芽菜-预后之lasso分析

网址：http://www.sxdyc.com/lasso一、简介在最小二乘基础上增加了一个惩罚项来对估计参数进行压缩，当参数缩小到小于一个阈值的时候，就令它变为0，从而选择出对因变量影响较大的自变量并计算出相应的回归系数
木之如水·2023-09-07 05:26

R语言coda贝叶斯MCMC Metropolis-Hastings采样链分析和收敛诊断可视化|附代码数据

作为先决条件，我们将使用几行代码，在代码中，我们创建了一些测试数据，其中因变量y线性依赖于自变量x（预测变量）；定义线性模型拟合数据的可能性和先验；并实现一个简单的Metropolis-Has
·2023-09-06 18:05

R语言coda贝叶斯MCMC Metropolis-Hastings采样链分析和收敛诊断可视化|附代码数据

作为先决条件，我们将使用几行代码，在代码中，我们创建了一些测试数据，其中因变量y线性依赖于自变量x（预测变量）；定义线性模型拟合数据的可能性和先验；并实现一个简单的Metropolis-Has
·2023-09-06 18:35

Python功能强大、灵活可扩展的Statsmodels库

线性回归可以用来建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系。Statsmodels提供了丰富的统计工具，用于评估模型的拟合优度、参数估计的显
一只会写程序的猫·2023-09-06 03:07

数据分析之非参数检验与二元逻辑回归结果不一致的原因

在对两组数据进行非参数检验时，各项属性间无统计学差异，但以分类变量作为因变量使用二元逻辑回归进行分析时，其中存在属性p值小于0.05，即该变量对因变量的影响具有显著性。
YouShouldKnowMe·2023-09-05 17:55

[github-100天机器学习]day4+5+6 Logistic regression

howtowork逻辑回归使用基础逻辑函数通过估算概率来测量因变量和自变量间的关系。做出预测这
照旧的你好·2023-09-05 15:36

经管博士科研基础【19】齐次线性方程组

1.线性方程组2.非线性方程组非线性方程，就是因变量与自变量之间的关系不是线性的关系，这类方程很多，例如平方关系、对数关系、指数关系、三角函数关系等等。
爱听雨声的北方汉·2023-09-05 14:49

d2l_notes_ch3-ch4

3.1线性回归数据集：样本/数据点，标签/目标，特征/协变量；训练集，测试集；基本假设：自变量和因变量呈线性；自变量间相互独立；残差独立性、正态性和方差齐性。
子诚之·2023-09-04 19:29

电信客户流失预测

文章目录一、数据读取与分析1数据集介绍2读取数据3客户流失概率二、数据探索与预处理1定义因变量2查看各列是否存在异常值3把类别变量变成哑变量4
阿黎逸阳·2023-09-04 04:41

最小二乘法处理线性回归

具体来说，回归分析旨在了解自变量（输入特征）和因变量（输出或目标）之间的关系。当您有数据点并想要使用一个或多个变量来预测或解释另一个变量时，通常会使用回归分析。回归有很多中：线性
一拖再拖 一拖再拖·2023-09-03 18:48

论文开题答辩需要注意的

（因变量和自变量实际就是研究问题和影响因素的关系）2、怎么测度这几个变量；（用什么方法去研究）3、测度的数据从哪来（你怎么去收集数据资料）开题时导师一般常问的问题:1.主要
jimdear·2023-09-03 08:45

多元线性回归分析

两个或两个以上自变量对一个因变量的数量变化关系，称为多元线性回归分析，表现这一数量关系的数学公式，称为多元线性回归模型。
肖玉贤·2023-09-03 06:34

20211211|自省

2）缺乏自我反思意识的人往往是“因变量”，总指望别人的改变来改变现实，永远不知道自己该如何成为主动的“自变量”。3）遇事只期待别人改变，这是将自己的命运系于别人身上的表现。
莫柴·2023-09-02 13:24

SAS如何生成散点图(Scatter Plot)--临床试验中具体应用

散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。如何使用散点图呢？用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。
野藤_·2023-09-01 14:13

逻辑回归的含义

回答1线性回归假设因变量和自变量之间是线性关系，一条直线。线性回归常用的参数估计是最小二乘法，期望找到一条直线，使样本点和直线的欧氏距离之和最小。
光尘92·2023-09-01 07:19

结构方程模型（SEM模型）

1.结构方程模型理论（1）功能很强大可以分析有多个因变量的模型可以分析复杂的中介模型可以估算潜变量以解释测量误差可以估算二分变量/序级变量的潜在因子可以测试跨组的模型不变形可以建模重复测量的数据的发展轨迹
mhhhpl·2023-09-01 05:50

深度学习基础：矩阵求导+反向传播

求导过程常用损失函数公式的求导：重点：向量对向量求导a=，向量a对向量W求导，导数为WTW^{T}WT.推导过程：当自变量和因变量均为向量时，求导结果为一个矩阵，我们称该矩阵为雅可比矩阵(JacobianMatrix
TANGWENTAI·2023-09-01 04:10

广义线性混合模型（GLMM）

普通线性模型长大概这个样子（以只有一个因变量举例）：或也就是固定效应+随机误差，且因变量必须要满足正态性、独立性以及方差齐性。
3between7·2023-08-31 23:01

医学案例|线性回归

多元线性回归分析比较重要的假设有以下5个：假设1：线性——因变量与自变量之间存在线性关系假设2：独立性——
spssau·2023-08-31 07:57

泊松回归和地理加权泊松回归

泊松回归假设响应变量（因变量）Y服从泊松分布，该分布用于描述在固定时间或空间范围内发生事件
JGiser·2023-08-31 05:46

【数学建模】清风数模正课7 多元线性回归模型

多元线性回归分析回归分析就是，通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，来解释Y的形成机制，从而达到通过X去预测Y的目的。
令夏二十三·2023-08-30 11:53

matlab使用教程(27)—微分代数方程(DAE)求解

微分代数方程是一类微分方程，其中一个或多个因变量导数未出现在方程中。方程中出现的未包含其导数的变量称为代数变量，代数变量的存在意味着您不能将这些方程记为显式形式y′=ft,y。
配电网和matlab·2023-08-30 04:00

常用数据回归建模算法总结记录

(1)线性回归(LinearRegression)算法构建原理：线性回归是一种基本的回归模型，它建立了自变量与因变量之间的线性关系。算法通过拟合一个最小二乘法损失函数来找到最佳的线性拟合直线或平面。
Together_CZ·2023-08-29 11:16

无涯教程-分类算法 - 多项式逻辑回归模型函数

Logistic逻辑回归的另一种有用形式是多项式Logistic回归，其中目标或因变量可以具有3种或更多可能的unordered类型，即没有定量意义的类型。
Hi无涯教程·2023-08-29 09:04

统计教程｜二分类Logistic回归分析中几种常见应用情况的SPSS实现

在生物医学研究领域，特别是流行病学研究中，我们经常需要探索某疾病的发病原因或其影响因素，当因变量是连续型的定量变量且变量与因变量间具有线性关系时我们常采用多重线性回归进行分析，但是在医学研究中的碰到的因变量
cxmed·2023-08-29 05:09

Can‘t call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.

错误Can'tcallnumpy()onTensorthatrequiresgrad.Usetensor.detach().numpy()instead.原因变量带有梯度，直接将其转换为numpy数据将破坏计算图
AI浩·2023-08-28 22:24

【ArcGIS微课1000例】0073：ArcGIS探索性回归分析案例

一、探索性回归工具简介“探索性回归”工具会对输入的候选解释变量的所有可能组合进行评估，以便根据用户所指定的指标来查找能够最好地对因变量做出解释的OLS模型。
刘一哥GIS·2023-08-28 20:02

精通数据探索－第一课

我们只关注因变量并尝试
readilen·2023-08-28 20:21

计量经济学stata实例

reglnwsexprtwnuresmsarna自由度k包括常数项p值过大，解释变量有问题，没有解释力结果1R^2表示有多少因变量可用自变量解释_cons表示常数项最后两列为置信区间统计上的显著性，经济上的显著性
每天都要努力的小晶晶·2023-08-28 04:16

无涯教程-分类算法 - 逻辑回归

逻辑回归是一种监督学习分类算法，用于预测目标变量的概率，目标或因变量的性质是二分法，这意味着将只有两种可能的类。简而言之，因变量本质上是二进制的，其数据编码为1(代表成功/是)或0(代表失败/否)。
Hi无涯教程·2023-08-27 20:34

探索数据的维度：多元线性回归在实际应用中的威力

它允许我们探索多个自变量与一个因变量之间的关系，并用一条线性方程来表示这种关系。在本文中，我们将深入探讨多元线性回归的概念、应用和解释，以及如何使用统计工具来进行模型的建立和评估。什么是多元线性回归？
小馒头学python·2023-08-27 12:07

机器学习简介[01/2]：简单线性回归

它可用于标识自变量和因变量之间的关系。使用梯度下降，可以训练基本模型以拟合一组点以供未来预测。二、技术背景这是涵盖回归、梯度下降、分类和机器学习的其他基本方面的系列文章的第一篇文章。
无水先生·2023-08-27 12:00
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