沪市上市公司公告(4月8日)
同样规模的模型,客户可以使用更小的算力集群来进行分布式训练,不仅可以降低单点故障的影响,还能提高训练效率和并行度;同时,部分模型可以在单卡或者单机上运行,无需大规模集群,可以大幅节省组网部署成本。迈信林还提示风险称,瑞盈智算成立时间短,相关技术正在研发中,技术成果储备较少,目前不具备开展AI软件、云原生和大...
Linear Regression 读书笔记|小二|回归|残差|拟合|regression...
1)首先阐释了线性回归模型(linearregression)的核心概念,包括线性关系的假设(assumption)、参数估计(coefficientestimate)以及最小二乘法(leastsquares)的应用,并详细讨论了如何评估系数和模型的有效性和精度;2)然后,作者还深入探讨了线性回归在实际问题中的应用,并介绍了如何处理复杂的数据问题,如分类变量(Qualitativ...
医疗器械真实世界研究设计和统计分析注册审查指导原则
在研究目的确定后,申请人需评估是否具备开展真实世界研究的客观条件,主要考虑现有经验和知识积累是否足以事先确定影响临床结局的混杂变量,以及所需变量数据是否具有可获得性、数据量是否充分,数据质量是否满足需求。首先,是否可事先确定影响临床结局的变量取决于现阶段对疾病、诊疗方法、器械临床相关知识和经验的积累程度,...
多重判定系数
也就越大。即使增加一个与因变量无任何关系的随机变量作为解释变量,判定系数也会增大。如果单纯以为目标模型评价标准,容易把不显著的自变量留在线性回归模型之中。因此在多元线性回归模型中一般需要对判定系数进行处理,计算调整后的多重判定系数(adjustedmultiplecoefficientofdetermination):因为随着自变量个数k...
跨境电商如何使用线性回归模型预测运输费?需要注意哪几点?
首先,我们要评估模型的拟合程度,它是回归直线与实际情况的匹配度,也被称为决定系数。在输出结果中,我们重点要关注“调整的R平方(AdjustedRSquare)”的值。R平方可以理解为模型能够解释实际情况的百分比。由于要去除自变量个数对R平方的影响,所以叫做调整的R平方,这个数值在0到1之间,数值越大,说明模型的拟合程度...
国际贸易结算中的人民币使用与中国的财富损失
1.变量的平稳性检验(www.e993.com)2024年10月23日。协整检验和VECM模型的进入前提是各变量序列同时满足I(p)过程(常是一阶单整即I(1)过程)的条件,所以本文对各变量进行单位根(ADF)检验,检验判定各变量序列是否平稳。表3给出了检验结果。通过检验结果我们可以看出,所有原始变量的水平ADF值均大于10%的临界值,变量均是非平稳的时间序列。而经过...
基于预测模型的COMEX黄金期价实证分析
方程中每个解释变量有一个VIF,该VIF是关于多重共线性使相应的系数估计值的方差增大了多少的一个估计值。高VIF表明多重共线性增大了。“共线性统计量”显示:美联储银行总负债、美国5年期国债实际收益率、美国1至3年企业债利差、美国核心CPI(环比)的VIF分别为3.622、3.383、1.573和1.013,且均小于5,所以每个自变量...
高分子表征技术专题——小角X射线散射技术在高分子表征中的应用
散射强度依赖于X射线照射到的总电子数,也就是和厚度成正比,吸收则相反,厚度越大则吸收越严重,因此,对特定的样品在特定的X射线波长下一定存在一个最佳的厚度进行SAXS实验.根据计算,通常实验室SAXS设备利用的CuKα线下聚乙烯样品的最佳厚度为2mm左右.因吸收系数是X射线波长的函数,具体到特定条件下最优样品厚度...
告别AI模型黑盒子:可解释的神经网络研究(一)
可解释性便给我们提供了一个监测偏见的工具。在一些模型中,例如美国的再犯预测系统,我们需要说明预测结果并不基于种族来判定,而传统的模型评估(精度、AUC等)是不能说明模型是怎样做决策的,因此我们需要创造或提高模型可解释性,从而展现出模型的公平性,使得模型更被社会大众所接受。
卢凌宇:战争与撒哈拉以南非洲国家建设 | 世界经济与政治
蒂斯认识到PCSEs模型有助于克服OLS模型估算效率低、系数变异大等问题,所以可以视为更高级的模型。根据表3,PCSEs模型中所有的变量均没有对因变量产生显著的影响,但在OLS模型中,模拟国外对手的三个变量中的两个——持久对手(enduringrivalry)和战略对手(strategicrivalry)——以及国内对手的一个变量都产生了期待的...