论文推介 | 医生的职业声望感知与心理健康关系

首先,我们分析了描述性统计数据(均值、标准差),然后使用皮尔逊相关系数分析职业声望感知、寻求帮助自我污名与心理健康变量之间的相关性。随后,使用线性回归模型检验所有自变量与因变量之间的关系。此外,采用结构方程模型(SEM)进行中介分析,评估寻求帮助的自我污名在职业声望感知与心理健康之间的中介作用。模型拟合度通过以下...

陕西煤业股份有限公司关于关联交易事项监管工作函回复的公告

由上表可知,P/B自变量与因变量间的相关性、拟合优度标准差均表现最好,同时考虑到陕西清水川能源股份有限公司、湖北华电襄阳发电有限公司为火力发电企业,是典型的重资产企业,实物资产比重占总资产超过65%,拥有大量的固定资产,因此本次资产价值比率选用PB。2)P/B调整的因素分析根据评估准则-企业价值准则中第三十四条...

钛深科技申请电池健康状态预测专利,提高电池健康状态的准确性

膨胀力极值对应于单次充电过程中的关键特征点,结合同步的剩余电量,能够反映电池的健康程度将至少两个膨胀力极值以及各自对应的剩余电量,输入预设预测模型,通过预设预测模型对自变量(膨胀力极值)与因变量(健康状态信息)之间的相关性进行回归分析,预测出健康状态信息,提高了电池健康状态的准确性。本文源自:金融界作者:情...

信用评分模型最关键的6个问题:从理论到实务

(3)为了满足自变量与因变量之间单调关系的基本假设,在完成变量平滑处理后,我们进一步对变量进行强制单调化处理。具体规则是:对于正向指标,其区间违约率应随着分位值的增加而单调递减;对于负向指标,其区间违约率应随着分位值的增加而单调递增。(4)最后,我们利用经验累积密度函数拟合离散型单调区间违约率,通过这个映射函...

【析易科研】数据分析师必须要了解的事:什么是回归分析?

线性回归是最基本的回归分析形式,它假设自变量和因变量之间存在线性关系。广义线性回归(GeneralizedLinearRegression):广义线性回归是线性回归的扩展,它允许因变量的分布属于指数分布族(如正态分布、二项分布、泊松分布等),并且可以处理非线性关系。通过使用不同的链接函数,广义线性回归可以模拟因变量和自变量之间的...

SPSS回归分析有什么用 SPSS回归分析操作步骤

确定因果关系：回归分析能够揭示自变量和因变量之间的因果关系(www.e993.com)2024年12月19日。例如，在医疗研究中，可以使用回归分析来了解某种治疗方法是否会对患者的恢复产生影响。量化变量之间的关系：回归分析能够提供变量之间关系的量化度量，比如回归系数，帮助我们了解自变量对因变量的影响程度。通过回归方程式，我们可以获得精确的数学模型。模型评估...

深入理解多重共线性:基本原理、影响、检验与修正策略

由于X??和X??之间的相关性,回归系数变得不稳定和不可靠。随着多重共线性程度的增加,模型中的系数估计会出现更大的波动,导致模型的不稳定和不可靠。这种不确定性使得我们难以解释自变量和因变量之间的真实关系,这就是为什么有效处理多重共线性至关重要。

回归分析在数据分析中如何应用?它的定义是什么?

在数据分析的广袤领域中,回归分析是一项至关重要的技术,它为我们揭示变量之间的关系,提供有价值的预测和洞察。回归分析,简单来说,是一种用于研究变量之间关系的统计方法。它旨在确定一个或多个自变量与因变量之间的数学表达式,从而能够根据自变量的值来预测因变量的值。

【析易科研】进行哑变量编码的时候有哪些常见的陷阱和误区?

在类别分布不均衡的数据集中,哑变量编码可能会加剧模型对多数类的偏好。这是因为多数类的特征在训练数据中出现的频率更高,模型可能会过度学习这些特征。5、哑变量与模型假设:某些模型对数据的分布和假设有特定要求,例如线性回归模型假设自变量和因变量之间存在线性关系。哑变量编码后,这种线性关系可能不再成立,需要通...

劳佳琦|量刑的法外因素与量刑规范化改革

因此,待建立的回归模型因变量为基础案情的量刑结果,自变量分为两类:犯罪人性别是解释变量,法官年龄、婚姻状况、来源法院层级以及对男女犯罪人差异的认识这四个组间差异显著的主体性特征是控制变量。考虑到样本数量的有限性,除了法官年龄之外,将其余所有自变量都处理成哑变量的形式放入回归模型。