深入理解多重共线性:基本原理、影响、检验与修正策略

简而言之,这些自变量包含了重叠的信息,而不是提供预测因变量(目标变量)所需的唯一信息,使得模型难以确定每个自变量的individual贡献。在回归分析中,自变量(independentvariable)是影响结果的因素,而因变量(dependentvariable)是我们试图预测的结果。举个例子,在房价预测模型中,房屋面积、卧室数量和地理位置等因素被视为...

深入理解双变量(二元)正态投影:理论基础、直观解释与应用实例

两个变量的均值仍然以0为中心,但散点图显示了明显的线性关系。3D图如下,可以看到现在分布不再像前面的例子那样呈现"圆锥"形。绘制投影,我们现在可以看到Y的分布实际上受到不同x值的影响。有趣的是,Y的均值依赖于x(因为其值取决于x和μX_之间的差异),而Y的方差不随x变化,因为它只依赖于相关性ρ。此外,方...

定量研究必须了解的五种变量

中介变量也是能够影响因变量的因素,但由于中介变量是会受到自变量的影响,所以它实际上解释了自变量为什么会影响因变量——通过某因素产生间接影响,这个因素就是中介变量。比如城里的生活开阔了年轻人的眼界,导致了他们择偶标准比乡下人更高,进而他们寻找另一半的过程也就更困难,结婚自然就晚了,这里的择偶标准就是一个...

Linear Regression 读书笔记|小二|回归|残差|拟合|regression...

1)统计量是根据整个模型来计算的,而统计量是针对每个系数来计算的;2)在自变量的数量()变得很大时,我们很有可能会看到即使这个自变量很显然跟因变量毫无关系,但其对应的统计量很小(小于或者)的情况,这就会给我们的判断造成错误引导(具体原因我们在本书的第13章会讲到)。而统计量则不会被自变量的个数...

10个很好的抽象例子,将启动你的大脑完成毕业论文

作者的数据分析结果表明，自变量和因变量之间存在显着关系。”这个摘要有什么值得注意的：在这个摘要中，结果是在方法之前讨论的——通常反过来写它是有意义的。如果你也想这样做，你需要与你的教授核实，看看你是否必须按照特定的顺序编写摘要的元素。#4橄榄球运动员不同型号橄榄球头盔的脑震荡损伤率调查摘要：“虽然...

SPSS实例教程:自变量多重共线性怎么办?

RIDGEREGENTER=自变量列表/DEP=因变量/START=K起始值,默认为0/STOP=K终止值,默认为1/INC=K变化步长,默认为0.05/K=适宜K值其中,INCLUDE命令为读入SPSS安装目录下Ridgeregression.sps程序,行末最后的“.”不能遗漏(www.e993.com)2024年12月19日。Ridgereg命令为调用该程序,ENTER和DEP后面设置对应的自变量和因变量,最后四行命令...

大数据和数据科学为政治学带来了什么?

由于强调模式识别,计算机科学家通常说的是根据案例的特征将其归类(例如,根据体重、年龄、血清胰岛素预测某人是否可以归类为糖尿病患者),而统计学家说的是根据自变量或预测因素预测因变量的数值,尽管他们经常处理相同的问题。计算机科学家谈论的是激活函数、训练集和学习,而统计学家谈论的是函数形式、样本和估计。此外,计...

用户的算法知识水平及其影响因素分析:基于视频类、新闻类和购物类...

算法知识和算法自我效能为因变量,主要自变量包括SES、外生因素、内生因素以及其他人口学变量。为回答研究问题RQ1和RQ2,本研究在主效应模型的基础上增加SES与外生因素(媒体报道、人际沟通)和内生因素(注册时长、使用频率、用户卷入度、出错率遭际)的交互项,并分析其对因变量的影响。

今年双11买买买中,花呗和余额宝占比47%成为主力支付方式

首先,我们在进行有监督学习的时候,我们往往会在方程的两边进行判断。而方程的左边我们叫因变量,或dependentvariable,是一个人在之前是否有过还贷记录,也就是我们所谓的好坏标签,而另外一边是描述这个人各种各样的信息,我们叫做自变量,也就是independentvariable。

可解释性人工智能科普

1.线性回归:线性回归假设自变量和因变量之间存在线性关系,并且通过计算得出他们之间的线性关系。该方法能很好的做到可解释模型的3个层次,但是也需要模型可解释技术辅助进行更好的解释。线性回归模型被提出的时间较早,已经被应用了很长一段时间,因此其解释模型结果的方法也较为成熟,包括统计学方法[6]以及可视化方法等...