SPSS用多元逐步回归模型对上证指数预测、描述统计和相关分析...
从拟合值与残差的散点图上可以发现,除去离群点外,所有点基本上是随机地分散在纵坐标值为-1和+1的两条平行线之间,这说明随机误差项具有同方差性;拟合值与残差的标准差的散点图,其意义与上面类似;图表明随机误差项是服从正态分布的,其原因是正态Q-Q图近似地可以看成一条直线;右下图的CooK距离图进一步证实...
探究基差策略在企业套保过程中的量化规则
到这里若继续从线性回归的角度去纠正差异,就需要通过残差散点图去寻找异常点,或者通过最小二乘法、梯度下降法等去求解最小均方差,进而剔除或合并异常值,再重新拟合数据,修正线性回归方程,但得出的是围绕因变量(现货价)的函数公式,并非本次测算目的(基差)的函数公式,且过程复杂。因此,在确认相关样本组具备线性回归关...
数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用
当残差正态分布时,OLS估计器是“最佳”的线性无偏估计器(BLUE),这意味着在所有线性无偏估计中,它具有最小的方差。4、处理异常值正态分布的假设有助于识别异常值。在正态分布的假设下,大多数数据点应聚集在均值周围,只有少数数据点会落在分布的尾部。如果观察到的残差远离预期的正态分布,这可能表明模型中存在...
吐血整理!质量人必备的50种统计分析图!
1.散点图(Scatterplot)散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组,则可能需要以不同颜色可视化每个组。2.带边界的气泡图(BubbleplotwithEncircling)有时,您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。3.带线性回归最佳拟合线的散点图(Scatterplotwithlinearregr...
改变LoRA的初始化方式,北大新方法PiSSA显著提升微调效果
残差矩阵使用其余的奇异值、奇异向量进行初始化:PiSSA直接对W的低秩主成分A、B进行微调,冻结次要的修正项。相比LoRA用高斯噪声以及0初始化适配器参数、冻结核心模型参数,PiSSA收敛更快、效果更好。PiSSA的发音类似“披萨”(pizza)---如果把整个大模型类比为一个完整的披萨,PiSSA切掉其中一角...
【视频讲解】神经网络、Lasso回归、线性回归、随机森林、ARIMA...
对图配对图是一个图表网格,显示每个股票变量(如开盘价和收盘价)与其他变量的关系(www.e993.com)2024年8月6日。对角线上是直方图,显示每个变量出现不同值的频率。对角线的散点图显示了两个变量之间的趋势或模式,例如整个数据中最高价和最低价的比较情况。ini代码解读复制代码
干货:机器学习最全知识点汇总(万字长文)
梯度下降法只能保证找到梯度为0的点,不能保证找到极小值点。迭代终止的判定依据是梯度值充分接近于0,或者达到最大指定迭代次数。梯度下降法在机器学习中应用广泛,尤其是在深度学习中。AdaDelta,AdaGrad,Adam,NAG等改进的梯度下降法都是用梯度构造更新项,区别在于更新项的构造方式不同。对梯度下降法更全面的介绍可以...
Linear Regression 读书笔记|小二|回归|残差|拟合|regression...
图中电视的广告预算(TVadvertisingbudget)代表,销售金额代表,红点代表样本点,蓝线代表通过最小二乘法拟合出来的线性方程(即最佳的和的数值组合,我们用和来表示),而红点与蓝线之间的灰色直线段则代表通过蓝线得到的预测值与样本真实值的差距。最小二乘法的核心思想就是寻找一条最佳的蓝线,让这些...
AI时代社会科学研究方法创新与模型“过度拟合”问题探索
过度拟合和欠拟合是回归和分类中的常见问题。如图1b所示,根据观测数据集的散点图分布可以有线性拟合、二项式拟合和多项式拟合等多种思路。其中,多项式方案(虚线)在观察数据集中的拟合效果最佳,但模型参数受到极端值噪声的严重影响,存在过度拟合风险。相比之下,线性方案最简单,但对观测样本中的拟合效果较差,存在欠...
参数估计的最小二乘方法
)与它在回归直线上的对应点+,在垂直方向上的偏差距离平方和最小(如图6-2所示)。这里的垂直方向的偏差就是残差,即观测值与回归拟合值之间的差对每个样本观测值,考虑观测值与其回归直线拟合值的离差(即残差)越小越好,综合地考虑n个离差值,定义离差平方和(残差平方和)为:...