如何用excel做回归分析

你可以查看相关性、拟合优度及其他统计指标,如R-squared(决定系数),它表示回归模型对观测数据的拟合程度;P值(显著性水平),它表示变量间关系的显著性。五、预测未来值利用回归模型,你可以预测未来的Y值。在Excel表格中添加一列作为新的自变量(X),然后使用回归模型计算相应的因变量(Y)值,从而预测未来的趋势。...

【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例

在金融领域,回归模型被用于分析股票价格、市场波动率、风险溢价等多种金融现象,为投资者提供了重要的决策依据。本文将通过视频讲解,展示如何用多元线性回归模型进行金融证券市场指数与成分股预测,并结合一个R语言逐步回归模型对电影票房、放映场数、观影人数预测可视化实例的代码数据,为读者提供一套完整的实践数据分析流程...

【中原通信】通信行业年度策略:向新求质,AI驱动产业变革

回顾2024年,新一轮科技革命和产业变革深入发展,新技术、新业态、新模式不断涌现,大模型呈爆发式增长态势,算力服务、云业务成为主要发展方向,数据要素价值加速释放。北美云厂商资本开支持续增长,并展现出由AI带来的收入增量,推动AI加速发展。国外厂商发布AI视频生成模型Sora、Gemini1.5pro、多模态模型GPT-4o,国内厂商...

西南证券:关于人工智能提高居民资产配置科学性的应用研究

数据质量要求低等特点,在沪深300和A500的指数成分股上运用纯多头策略实现了年化收益率约7%和2%的提升;其二,基于Transformer的深度学习模型与其他深度模型相比,通过自注意力机制可以挖掘更深的隐含关系具有更强的非线性拟合能力,在沪深300和A500的指数成分股上相比ALSTM(基于注意力的长短记忆网络)实现了年化收益率0.7%和...

R语言风险价值:ARIMA,GARCH模型,Delta-normal法滚动估计,预测VaR

k=模型参数的数量(p+q+1)很明显,当模型中加入额外的滞后参数时,残差总和会减少,但可能会出现过拟合的问题。AIC处理过拟合和欠拟合的风险。将选择AIC最低的模型。auto.arima(rets)可以通过上面的过程观察到我们计算了各种ARIMA模型的AIC,并且我们推断出合适的模型是二阶自回归(AR(2...

一文看懂LLM推理,UCL汪军教授解读OpenAI ο1的相关方法

链接:httpsgithub/openreasoner/openr/blob/main/reports/Tutorial-LLM-Reasoning-Wang.pdfo1的训练使用了强化学习技术,通过显式地嵌入一个原生「思维链」(NCoT)过程,可出色地完成复杂的推理任务(www.e993.com)2024年12月19日。也就是说,o1在生成响应之前可通过一步步地推理实现「深度思考」。

12个必须了解的AI模型评估指标

1.1预测模型的类型当我们谈论预测模型时,我们谈论的是回归模型(连续输出)或分类模型(名义或二进制输出)。每个模型中使用的评估指标都不同。在分类问题中,我们使用两种类型的算法(取决于它创建的输出类型):分类输出:SVM和KNN等算法创建类输出。例如,在二元分类问题中,输出将为0或1。今天我们拥有可以将...

基于GBRT模型的海洋平台结构裂纹扩展识别 | 科技导报

在Interaction模块中创建约束方程,后续将开裂条件即应力值大小输入至有限元模型,后续在Interaction模块中生成一个硬接触属性contact,从而建立XFEM型裂纹。最后通过加入损伤稳定性控制完成平台模型的建立。主甲板整体长度为74.42m、宽为38.74m,生活楼高为3.45m、长为39.62m、宽为10.68m,生活楼板厚为8mm,有限元模型如图2...

债市供需 | 利率债供给对国债收益率的影响探究

为了排除异方差的影响,本文采用Robust稳健标准误回归方法进行研究。本文进行了方差膨胀因子VIF检验,检验结果表明,各变量VIF值均远小于10,不存在显著的多重共线性。模型回归结果见表2。回归结果表明,10年期国债收益率与利率债净发行规模呈现出一定的负相关性。在第(1)列单因子回归中,净发行的系数显著为负,但对收益...

必看!数据分析 技术在足球比赛结果预测中的应用方法!!

在1990年的伦敦国际会议上,大卫·杰克逊和K.R.莫舍斯基递交了名为《比赛中的指数》的论文,第一次提出了以平均每场比赛进球率作为预测球队下一场比赛成绩的数学模型。他们认为一场赛事的结果是与参赛球队过去的进球率有关,因此可以通过考察参赛球队以往的进球率来预测赛果。运用这一模型预测英超和意甲的结果准确率...