父辈受教育程度会影响子代相对贫困吗?——基于中国家庭的数据分析...
将相对贫困进行虚拟处理后,采用线性回归模型分析父辈受教育程度对相对贫困的长效预测作用。控制家庭规模、地区、户籍及地区经济发展水平后,结果显示:(1)基线水平中的父亲受教育程度对同时期相对贫困和之后第2、4、6、8年的预测作用均极为显著且均为负向预测(β=-0.49—-0.23,p<0.001),但预测值呈现先下降后上...
多元线性回归中的估计标准误差
来预测因变量时的平均预测误差。
线性回归方程的显著性检验——F检验
F检验是从回归效果检验回归方程的显著性。如果是显著的,说明回归方程线性关系是存在的,如果不显著,说明回归方程的线性关系是不存在的。检验的具体步骤是:首先,提出假设:至少有一个不为0然后,计算检验统计量,并得出对应的值。最后,如果值小于我们事前确定的显著性水平时,拒绝原假设,认为中至少有一个是...
《食品科学》:东北农业大学迟玉杰、迟媛教授等:基于电导率的多...
4种回归方程的F值都小于0.01,说明4种回归方程线性相关极显著,具有统计学意义。其中盐度R2最低(0.9745),电导率回归方程R2最高(0.9858),因此以电导率为最优检测指标,盐度、TDS、pH值作为备用检测指标可有效对调配蛋液比例进行无损快速检测。7色差b值及模型拟合度评价对不同蛋黄蛋清配比下调配蛋液的色泽变化...
【视频讲解】神经网络、Lasso回归、线性回归、随机森林、ARIMA...
线性回归:评估自变量和因变量之间线性关系的基础模型。套索回归:线性回归的扩展,包含L1正则化,有助于特征选择和减少过拟合。随机森林回归:一种集成学习方法,它使用多个决策树,通过平均结果来生成更准确、更稳健的预测。多层感知器(MLP):一类前馈人工神经网络,可以对输入和输出之间的复杂非线性关系进行建模。
【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例
近年来,随着计量经济学和统计学的快速发展,回归模型作为一种有效的数据分析工具,被广泛应用于金融市场的分析中(www.e993.com)2024年10月24日。回归模型能够通过建立变量之间的数学关系,揭示变量之间的相互作用机制,并预测未来趋势。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。
程智余等:围压变化作用下基于水力开度变化的单裂隙渗流特性研究
表2Pc和eh或Pc和k的回归分析4结论岩石裂隙在围压作用下的变形会影响地下水的渗流通道,通过围压变化作用下岩石变形的单裂隙渗流特性实验研究,可以得到成果和认识:(1)提出了一种新的围压作用下单裂隙特性渗流模型,该模型可有效地预测不同流量下的渗流压力、水力开度和渗透率与围压的非线性关系;...
中国科技期刊卓越行动计划推介:AAS(2024年第10期)
本文分析了最优指纹法所隐含的三个基本假设,即:对外强迫的气候响应的线性假设、气候变化和内部变率的无相互作用假设和内部变率的时间平稳假设,指出这三个假设在区域尺度上和对极端气候可能都不再适用。因此,文章建议为了将最优指纹法拓展到应用于非线性气候变化包括气候的临界点现象的检测和归因,有必要采取超越单纯...
LeCun新作:神经网络在实践中的灵活性到底有多大?
非线性激活函数对于神经网络容量至关重要,没有它们,神经网络只是大型因式分解线性模型。研究结果表明,ReLU显著增强了模型的容量。虽然它最初的作用是为了减轻梯度的消失和爆炸,但ReLU还提高了网络的数据拟合能力。相比之下,tanh虽然也是非线性的,但不能实现类似的效果。
【专题研究】KD-Ensemble:基于知识蒸馏的alpha因子挖掘模型
2.考虑到因子单元动态加权使用的是决策树模型,相较于神经网络,决策树优点在于泛化能力较强,且适合处理分类数据,但其拟合能力相对神经网络较弱,且只能拟合局部线性函数,对于极度非线性部分的函数关系,神经网络可能更有优势。基于此想法本文采用了知识蒸馏方法来对树模型和神经网络进行集成以捕捉alpha因子与未来收益率局部...