11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用

ACF和PACF图分析(考虑季节性滞后)AIC和BIC用于模型选择残差分析:检查季节性残差的白噪声性质6、具有外生回归量的季节性自回归积分移动平均(SARIMAX)模型SARIMAX模型是SARIMA模型的进一步扩展,它允许在模型中包含外生变量(也称为协变量或回归量)。这使得模型能够考虑额外的解释变量对时间序列的影响。数学表示SARI...

医疗市场化与患者信任——基于各省民营医院发展水平的分析

本研究的因变量“患者信任”是一个定序变量,对这类变量的分析通常是建立定序逻辑斯蒂回归,但其前提是平行线检验不显著,本研究的相关数据不能满足这一条件。因此,我们将该变量合并成二分变量,然后再进行二元逻辑斯蒂回归。另外,由于本研究包含省份层次变量,因此使用多层二元逻辑斯蒂回归模型对数据进行估计。本文的自变...

福州大学2025研究生《820分析化学》考试大纲

知识点:误差与偏差、准确度与精密度、系统误差与随机误差、误差传递、有效数字及运算规则、随机误差正态分布、总体平均值的估计、显著性检验(t检验、F检验)、可疑值取舍(4d法、格鲁布斯法、Q检验法)、回归分析、提高分析结果准确度的方法。3、酸碱滴定法知识点:活度与活度系数、酸碱平衡常数、物料平衡、电荷平衡...

GWAS关联分析知识普及(样本收集、性状调查、基因分型、关联分析...

GWAS关联分析用到的软件有多种,每种软件针对不同的性状数据其关联定位效果不同。这里简单的介绍常用的几款软件。1、Plink:功能很多,常用的功能包括:标记过滤、样本过滤、LD计算、卡方检验、逻辑回归、简单线性回归、fisher检验等,复杂模型无法实现。适应于人类(case/control)关联分析,动植物群体不建议使用该软...

【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例

识别异方差的方法包括使用残差图(如观察是否存在向外开口或闭合的漏斗形状)和统计检验(如White检验)。自相关:自相关是指回归模型的误差项之间存在相关性,这通常是由于时间序列数据中的遗漏变量、数据生成过程的动态性等原因引起的。自相关会影响回归系数的估计值和假设检验的准确性。

移动音乐行业市场调研的方法与步骤

推断性分析是指对数据进行统计推断和假设检验，如t检验、方差分析、卡方检验等，以判断数据的显著性和可信度(www.e993.com)2024年11月24日。推断性分析适用于对消费者需求、偏好、行为等深层次的问题进行分析；关联性分析是指对数据进行相关性和回归分析，如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数、线性回归、多元回归等，以判断数据之间的关系和影响程度...

【华安金工】择时因子之争:宏观经济变量还是投资者情绪?

为了保证稳健性,作者还使用ElasticNet和Ridge回归方法重复了作者的分析。Zou和Hastie(2005)表明,当潜在的预测变量高度相关时,结合L1范数(LASSO)和L2范数(Ridge)惩罚的ElasticNet方法能产生更优的预测精度。Ridge回归最早由Hoerl和Kennard(1970)提出,旨在解决多重共线性问题。正如Gu等人(2020)所讨论的,LASSO在因子选择方面...

数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用

应用:卡方分布主要用于分类数据的假设检验,如检验两个分类变量之间是否独立(卡方独立性检验)或一个观测频数分布是否符合期望频数分布(拟合优度测试)。线性回归时为什么要假设数据是正态分布的在线性回归分析中,假设数据符合正态分布主要是为了便于进行统计推断,特别是关于回归参数(如斜率和截距)的假设检验和置信区间的...

探索择偶偏好中的因果复杂性——使用QCA对调查实验数据的再分析

因此,使用该方法可以很好地弥补回归分析的不足。本文的研究目的有两个,一是使用QCA探索择偶偏好的复杂性,二是以择偶偏好为例向学界引介QCA这一分析方法。虽然QCA早在1987年就由拉金(CharlesC.Ragin)提出(Ragin,1987),并在之后得到了很多发展,但国内社会学学者对QCA的使用很少,高校也很少开设相关课程。笔者认为,...

家庭背景如何影响高考选择?|高中|选科|中国考试_网易订阅

(四)分析方法本研究使用SPSS23.0对数据进行清理和分析。数据分析主要包括三个部分:1)采用描述性统计和差异性统计分析8省市高中学生选科的基本情况及不同家庭文化资本学生的差异。2)采用二元logistic回归分析和多元logistic回归分析考察家庭文化资本对高中学生选科的影响。3)采用温忠麟和叶宝娟以及方杰等提出的逐步法进一步...