宁波工程学院2025考研初试自命题科目考试大纲:432统计学

10.多元线性回归多元回归模型与回归方程、最小二乘估计、回归系数的检验和推断、多重共线性、利用多元回归方程进行预测。(2)概率论1.随机事件与概率事件及关系和运算、事件的概率、条件概率和全概率公式。2.随机变量及其分布离散型随机变量的分布列和分布函数、离散型均匀分布、二项分布和泊松分布;...

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

从上述公式中可以看出,可以近似理解为与的相关系数,可以近似理解为“误差补偿”的含义(这里大家可以细品下)。2.1.3参数的精度评估在第二章中我们有讲到,统计分析或者机器学习模型的数学公式最一般的表达式如下所示:如果我们确定用线性模型去拟合数据的话,则上面的一般表达式就演变成了下面的公式:上面这个方...

线性回归方程公式

线性回归方程公式:b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x1+x2+...xn-nX)。线性回归方程公式求法:第一:用所给样本求出两个相关变量的(算术)平均值:x_=(x1+x2+x3+...+xn)/ny_=(y1+y2+y3+...+yn)/n第二:分别计算分子和分母:(两个公式任选其一)分子=(x1y1+x2y2+x3y3+...+xnyn)...

多元线性回归中的估计标准误差

多元线性回归中的估计标准误差是对多元回归模型中误差项方差的一个估计值,其计算公式为:其中,为自变量的个数。由于是测量误差的标准差的估计量,因此,其含义可以解释为:根据自变量来预测因变量时的平均预测误差。

手把手R教程:建立非线性回归预测模型

(2)回归方程的系数和统计学检验结果;(3)模型的拟合情况。其中Residualstandarderror为残差标准误,是模型用自变量预测因变量的平均误差,该值越小说明模型拟合越好;AdjustedR-squared为调整R2,可理解为模型对数据集的解释程度,该值越大模型拟合程度越好。本研究中线性回归模型的残差标准误的值为159.8;调整R2为0.590...

第二十一讲 | 多元线性回归分析(超级详细)

当2个或多个自变量高度相关时,就会出现多重共线(www.e993.com)2024年12月19日。它不仅影响自变量对因变量变异的解释能力,还影响整个多重线性回归模型的拟合。PART1实战案例小白研究运动员训练比赛满意感与成就感降低、情绪体力耗竭、运动负评价、自尊等变量之间关系,试建立多元线性回归方程(部分数据如下,完整数据请回复小白数据下载)。

线性回归模型与最小二乘法(附python源码)

线性回归1、基本概念线性回归假设因变量与自变量之间存在线性关系,因变量可通过自变量线性叠加而得到,即因变量和自变量之间可用如下方式表示。式中为自变量,为权重系数,为偏置。线性回归就是要解决如何利用样本求取拟合出上述表达式,获得最佳直线的问题。最常用的就是最小二乘法。

基于同业存单信用利差的商业银行隐含违约率测算方法分析

隐含违约率(PDNCD)作为被解释变量,取值区间为[0,1]。为便于线性回归分析,本文借鉴Logistic模型对概率的处理思路,将公式进行变换,得到与第i个样本PDNCD,i相对应的概率分位点yi,如(4)式所示:上述变换可使得概率分位点yi的取值范围与关键财务指标相同,可呈线性相关关系,故多元线性回归模型的因变量为概率分位点yi。

神经网络中容易被忽视的基础知识

上图可看做普通的线性分类器,也就是线性回归方程。这个比较基础,效果如右图。当然有时候我们发现这样的线性分类器不符合我们要求时,我们很自然的想到那我们就加多一层,这样可以拟合更加复杂的函数,如下图a:图a图b但同时当我们动笔算下,就会发现,这样一个神经网络组合起来,输出的时候无论如何都还是一个线...

关于发布国家污染物排放标准《重型柴油车污染物排放限值及测量...

使用最小二乘法,用以下公式达到最好的拟合:Y=mx+b式中:y——计算燃油消耗,g/s;m——回归线斜率;x——测量燃油消耗;b——回归线的y截距。计算斜率m和相关系数r2;推荐对最大值的15%至最大值之间进行该线性回归,测试频率大于等于1Hz。当满足以下两参数时,可认为试验有效:表KA.1偏差KA....