8种数值变量的特征工程技术:将数值转化为预测模型的有效特征
8、主成分分析PCA主成分分析(PCA)将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量,称为主成分。这些主成分按顺序排列,使得前几个包含原始变量中存在的大部分方差。在特征工程的背景下,PCA可以用于减少特征数量,同时保留大部分信息。这可能会减少数据中的噪声和可能混淆模型的低级相关性。作为一种降维技术,PCA...
冰雪运动公共服务协同治理诉求的影响因素与实证分析
2)在整体回归方程拟合优度检验中,R2=0.646,表明预测变量(资源感知、价值感知、情感交互、系统感知、任务交互和中心性感知)可以解释64.6%的协同治理诉求变化原因。在整体回归方程显著性检验中,F=237.120(P<0.05),说明资源感知、任务交互、情感交互、中心性感知、系统感知等影响因素对协同治理诉求的整体解释较好。
基于预期损失测度的金融市场风险传染效应探究
(三)基于分位数回归的极端风险传染实证分析一般的回归模型主要检验解释变量对被解释变量条件均值的影响。但对极端风险水平而言,风险是非对称分布的,不满足均值回归的相关假设。因此,本文使用分位数回归模型,对上述3个市场的极端风险传染效应进行检验,其基本模型为:Qτ(ESat)=β1(τ)+β2(τ)ESat-1+β3(τ)...
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...
第二十一讲 | 多元线性回归分析(超级详细)
其中,线性(Linear)、正态性(Normal)、独立性(independence)、方差齐性(EqualVariance),俗称LINE,是线性回归分析的四大基本前提条件。这里稍微解释它们概念:Q1线性:解释自变量X和因变量Y必须要有线性关系吗?---不是!只有当X是连续型数据或者等级数据(不设哑变量)时,才要求X与Y有线性的关系。当X是二...
用树模型提取分析师预期数据中的非线性alpha信息
利用分析师预期数据构建的因子与其他alpha因子相关性高,如何提取其中的独有alpha(www.e993.com)2024年10月21日。我们尝试使用提升树模型、用分析师预期数据因子对股票收益率构建预测模型,提取数据中的alpha信息;同时采用统计技术手段、确保预测结果与财务、市值等因子保持低相关性。与此同时,我们用线性模型作为对比。经过测试发现:...
基于预测模型的COMEX黄金期价实证分析
“共线性统计量”VIF(VarianceInflationFactors)检验法是通过检查指定的解释变量能够被回归方程中其他全部解释变量所解释的程度来检测多重共线性。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...
你的预测,如何影响你的时间感知?| Paper Alert
3.方差补偿(variancecompensation):在这里,研究人员利用瑟斯顿尺度(Thurstonescale),从上述变换后的数据中解码出了被试基于编码不定性而做出的主观概率估计。该研究的重要性在于,现存模型一般只能解释人们的在某些特定任务决策中出现的概率失真,但BLO模型给出了概率失真背后的一般机制。
常用机器学习算法优缺点分析
其结果是,在用给定的测试集来评估性能并挑选算法时,你应当根据具体的问题来采用不同的算法。例如,如果模型要求可解释性较强,首先想到的就是逻辑(线性)回归,如果模型要求准确度较高且速度较快,首先想到的是Xgboost,如果数据量巨大且很稀疏,首先想到怎么用神经网络解决此问题。
深柳读书|社会加速与传播游戏之间的张力:移动阅读的碎片化、多样...
由于活跃天数为计数数据(countdata),即具有离散性和非负数的特征,其分布往往不符合正态分布。根据已有研究,本文以阅读时间的持续性作为因变量,建立负二项(negativebinomial)回归模型。由于研究假设未涉及付费行为,付费金额仅作为控制变量加入回归分析。此外,回归分析控制了用户的最常阅读时段和总阅读书目数。