析易科研——如何构建神经网络回归模型?

神经网络回归是一种利用人工神经网络进行回归分析的方法,它通过模拟大脑神经元的连接方式来学习输入数据与输出数据之间的复杂非线性关系。这种模型通常由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成。输入层接收特征数据,隐藏层负责提取特征并进行非线性变换,而输出层则产生预测结果。如何进行神经网络回归:数据预处理:包括...

【析易科研】教你如何做非线性回归分析

非线性回归模型可以采用多种形式,例如多项式回归、对数回归、指数回归等。基本概念非线性回归分析用于预测因变量(目标)的值,基于一个或多个自变量(预测器)之间的关系。当变量之间的关系不是直线型,而是曲线或其他复杂形状时,就需要使用非线性回归分析。非线性回归模型种类支持向量回归(SVR):支持向量机在分类领域...

「析易科研」广义线性模型是什么?

广义线性模型(GeneralizedLinearModel,简称GLM)是线性回归模型的扩展,它允许因变量的分布属于指数分布族,并且其均值与自变量之间存在线性关系。这种模型可以处理线性回归模型无法处理的非正态分布数据,例如二项分布、泊松分布等。定义:广义线性模型是一种统计模型,它将线性回归模型的概念推广到更广泛的分布族上。在GL...

数量化的方法有哪些?数量化方法在不同领域的应用有何差异?

数量化方法:定义与分类数量化方法是一种运用数学、统计学和计算机技术来处理和分析数据,以获取有价值信息和解决问题的手段。常见的数量化方法包括回归分析、时间序列分析、聚类分析、因子分析等。回归分析回归分析用于研究变量之间的关系,通过建立数学模型来预测因变量的值。例如,在金融领域,可以通过回归分析来预测股票...

《传媒观察》| 偶然新闻接触对公众政治参与的影响

由于变量测量量纲的不同(同时使用五级量表、七级量表及分类变量),本研究对核心变量进行标准化处理之后进行回归分析。为了解公众社交媒体偶然新闻接触对线上政治参与和线下政治参与的预测作用,进行多元回归分析。结果显示,控制人口统计学变量、政治面貌和政治兴趣变量后,社交媒体偶然新闻接触显著预测线上政治参与(β=.398,...

《传媒观察》丨媒介如何促成公益诉讼

由于传统的定量研究大多为自变量对因变量的回归验证，难以揭示多重并发的因果关系以及多个自变量之间相互作用所形成的复杂因果关系，而传统的定性研究则多以研究者收集到的观察经验为基础，归纳结论易受个人经验和研究情境的干扰，难以保证研究结论的普遍适用性(www.e993.com)2024年12月19日。QCA方法是能够超越二者划分局限的第三种研究路径。具体而言...

研习营老师论著推荐|吴雨豪:认罪认罚“从宽”裁量模式实证研究...

在分别检验认罪认罚从宽与相关量刑情节的关联性之后,我们用logistic多元线性回归对上述量刑情节在认罪认罚从宽用的影响进行参数估计。在我们的多元回归模型中,因变量是被告人是否被适用认罪认罚从宽,其是一个赋值为0或1的虚拟变量。而自变量则包括上述可能对从宽产生影响的情节。同时,为了更好地解释统计模型的实际意义,...

2024高考冲刺“锦囊”来了

特别提醒同学们一定不要忽略题目配图中的信息,图片往往是文字的解释或补充,也许晦涩的文字用图表示则可一目了然,图片中也许还会有关键有用的信息。如果是实验数据表格,要找清自变量因变量。如果是坐标图,一定要先看清横纵轴含义,避免理解的偏差和表达的歧义。答填空题时还要注意前后文的引导和铺垫,注意词语搭配合理,...

周翔|算法规制如何场景化

为进一步挖掘关于算法解释后的用户理解机制,本文采取线性回归进行相关性分析,模型的自变量为算法解释的类型,模型的因变量为算法解释后的用户对算法的理解程度,其余变量为控制变量。从回归分析看,有以下数据发现:其一,算法解释的类型,对算法解释后的用户理解有显著的相关性。当加入更多的控制变量后,算法解释技术的类型和...

机器学习十大算法:从原理到实践的探索

逻辑回归的基本原理是通过构建一个逻辑模型来描述分类问题。假设因变量Y是一个二元分类变量，可以表示为Y=σ(β0+β1X)，其中σ是sigmoid函数，β0和β1是待求解的参数。通过最小化预测值与实际值之间的交叉熵损失，可以求解出β0和β1的值，从而得到最佳分类边界。逻辑回归的应用主要集中于分类问题，例如在欺诈...