回归分析的介绍和结果展示,应该注意什么问题

例如,危险因素筛选中中通常R2并不是很必要,即使R2较小,也并不意味着筛选的危险因素不合理。再如,预测建模类的分析中,就不能简单只基于P值说变量的预测效果,而应结合ROC、校准曲线等多个指标,从不同角度评价预测效果。(4)方法介绍应说明方法的适用性目前绝大多数文章的介绍回归分析时,都轻描淡写地一句:采用...

基于GBRT模型的海洋平台结构裂纹扩展识别 | 科技导报

当训练集的比例到达90%时,均方误差上升且R2下降,意味着训练集过多而测试集过少,训练集和测试集的分布比例相差过大会导致均方根误差增加,即在这种情况下的误差相比训练集比例达到75%时的误差更大。同样地,其R2也出现了下降的问题,2个指标可以表明模型出现过拟合现象。后续部分以训练集比例75%为前提进行分析与训练...

3-磷酸甘油酸激酶(PGK)测试盒|荧光|底物|待测|试剂盒_网易订阅

标准条件下的回归曲线为y=0.1475x+0.0302,R2=0.9978;其中y为△A,x为NAD+浓度nmol/mL1、血清(浆)中NAD+含量计算NAD+含量(nmol/mL)=[(△A-0.0302)÷0.1475×V1)]÷(V3×V1÷V2)=135.6×(△A-0.0302)2、组织、细菌或细胞中NAD+含量计算(1)按样本蛋白浓度计算NAD+(nmol/mgprot)...

Excel中数据分析之回归分析怎么用

因为R2>0.99,所以这是一个线性特征非常明显的实验模型,即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据,具有很好的一般性,可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型,我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据。在选项卡中显然详细多了,注意选择X...

回归分析显示新冠与气温关联大,超22.5℃确诊率大幅下降

回归分析（regressionanalysis）指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。根据世界卫生组织3月14日至3月27日的新冠肺炎（COVID-19）累计确诊患者等数据，通过多元线性回归分析和非线性回归分析，Triplett发现COVID-...

...结核潜伏感染预防性疫苗PP19128R的构建及其免疫学特性初步分析

针对上述存在相关性的细胞因子,进行了简单的线性回归分析,结果显示:(1)在LTBI受试者中,PP19128R诱导的TNF-α与IL-2之间存在显著正相关(R2=0.965,P<0.0001,Y=0.006311X-0.1866,图11A),IL-4与IL-2之间存在显著正相关(R2=0.7855,P=0.0036,Y=0.7980X-1.781,图11B),IL-4与TNF-α之间存在...

10种常见的回归算法总结和介绍

returnmae,mse,rmse,r2_square训练回归模型对于线性回归而言,一般都会有以下的假设:线性假设:线性回归假设输入和输出之间的关系是线性的。所以可能需要转换数据以使关系线性化(例如,指数关系的对数转换)。去除噪音:线性回归假设您的输入和输出变量没有噪声。这对于输出变量最重要,如果可能希望删除输出变量(...

如何建立非线性回归预测模型

在统计分析中,根据变量的不同类型可以建立不同的预测模型,如果因变量是连续型变量,最常见的是建立线性回归模型。但是,建立线性回归模型有很多前提条件(可以参考:)。由于实际的临床研究中,变量之间关系复杂,因变量和自变量之间并非呈现线性关系,如果强行建立线性回归模型,就会影响模型的预测准确性。那么对于此类数据,因...

境内外豆油、棕榈油、柴油期价联动性分析

表为各品种收益率回归统计指标通过数据分析,我们不难发现,油脂品种价格之间的相关性相对较强,例如美豆油和连豆油,两个变量之间拟合度(R2)达到了85.29%,而连棕油和连豆油的拟合度为84.56%,已经处在相对较高的拟合范畴。这在一定程度上说明了不同交易所同种标的或者同一交易所内交易的不同油脂品种之间存在着较强...

市场调研中的相关分析与回归分析(11)

多变量分析是指用来对所研究的每个人或物体的多重测量同时进行分析的一组统计过程。一些流行的多变量技术包括多元回归分析、判别分析、因子分析、归类(聚类)分析、认知图和联合分析。多元回归分析使调查人员可以根据一个以上自变量的水平来预测因变量。由多元回归分析得到的一个统计量被称为可决系数或R2,它的数值在0...