双重机器学习及其在经济统计中的应用

(3)将以上模型带入到IK中,得到残差Y和D的残差;(4)重复以上步骤K次,得到每一份数据的样本外残差;(5)将所得到的Y的残差作为被解释变量,D的残差作为解释变量进行简单的OLS回归,得到θ0的估计。可以证明,将Y和D对X回归的残差进行回归完成了Neyman正交化,从而以上步骤同时实现了Neyman正交化和交叉拟合,是比较...

基于GBRT模型的海洋平台结构裂纹扩展识别 | 科技导报

GBRT算法是一个回归模型,主要用于拟合数值,是一种集成学习算法。提升树主要采用加法模型,主要思想是不断拟合残差,利用梯度下降法拟合残差。GBRT算法是一种迭代的回归树算法,由多棵回归树组成,所有回归树的结论累加起来为最终结果。GBRT算法使用了前向分布算法,其思想是基于当前模型和拟合函数选择合适的决策树函数,从而最...

中国科技期刊卓越行动计划推介:《自动化学报》2024年50卷8期

AGLNet)的深度学习缺陷检测算法.首先,引入一种残差网络(Residualnetwork,ResNet)与特征金字塔网络(Featurepyramidnetwork,FPN)集成的特征提取结构,减少缺陷语义信息在层级传递间的消失;其次,提出基于TPE(Tree-structureParzenestimation)的自适应树...

R语言平稳性ADF检验、ARCH-LM效应检验分析收盘价收益率数据可视化

从序列残差图中可以看出,相关系数基本落入蓝色虚线(95%置信区间)内,即表明:日收益率残差不存在显著的自相关。而从残差平方图中可看出,相关系数都没落入蓝色虚线(95%置信区间)内,即表明:日收益率的残差平方有显著的自相关,显示出ARCH效应。3.对残差平方做线性图从残差平方线性图可以看出,回归方程的残差。最...

R教程:Cox回归中,不满足PH假定时该怎么处理?

PH假设的判断方法有两种:一种是基于回归方程的,一种是基于残差的。1)基于回归方程的判断,这种方法的思路说起来非常简单,假设我们不确定对于treatment来说PH假定是否成立,那么我们不妨假设它是不成立的,这时我们就在Cox回归模型中引入一个treatment和时间的交互项,得到如下回归模型:...

光伏组件热模型系数的确定方法和回归分析

残差(Residual)是因变量的观测值y0与根据估计的回归方程求出的预测值y1之差,用e表示(www.e993.com)2024年11月27日。它反映了用估计的回归方程去预测y0而引起的误差。第i个观察值的残差可以写为:e=y0-y1。残差图(residualplot)是一种分析残差的有用方法,它的纵坐标(Y轴方向)是残差,横坐标(X轴方向)是x变量值或者是y变量的预测值。

Excel中数据分析之回归分析怎么用

Excel中数据分析之回归分析怎么用实例某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积,现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。已知8组对应数据,建立标准曲线,并且对此曲线进行评价,给出残差等分析数据。这是一个很典型的线性拟合问题,手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数,...

第二十一讲 | 多元线性回归分析(超级详细)

Step4:在弹出“线性回归:图”对话框中将“*ZRESID”(标准化残差)放入Y轴中,将“*ZPRED”(标准化预测值)放入X轴中,勾选“直方图”和“正态概率图”,单击“继续”。点击“确定”。Step5:点击“保存”后勾选预测值的“未标准化”和“残差的未标准化”。

我国出口产品质量升级:基于进口中间品价格扭曲的视角

在支出额固定的前提下,消费者对产品的消费量取决于产品的价格与质量。对产品消费量表达式左右两边取自然对数,整理后得到关于某一产品出口数量的回归方程式,然后对该方程式在HS8分位产品层面进行回归,得到的残差项包含出口产品质量,对该残差进行适当处理即可得到出口产品质量。

深入理解多重共线性:基本原理、影响、检验与修正策略

残差=y??-????其中:y??表示第i个观测值的实际值。????表示第i个观测值的预测值。线性回归的目标是通过最小化残差平方和来找到最佳拟合直线,使得预测值与实际值之间的差异最小。多个自变量的情况在多元线性回归中,我们使用多个自变量来预测因变量,其方程可以表示为:...