「析易科研」教你做线性回归分析3(附案例)

Lasso回归,全称为LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator(最小绝对收缩和选择算子),是一种在普通线性回归基础上引入L1正则化项的回归分析方法。它由RobertTibshirani在1996年提出,主要是为了解决传统线性回归在处理高维数据时遇到的问题。在高维空间中,传统的最小乘法回归(OLS)会出现变量选择困难、模型过拟合等...

【析易科研】手把手教你做线性回归分析:普通最小二乘法(OLS)

步骤1:进入析易数据分析平台(httpdata.easyaier/sci/index),在最左侧找到普通线性回归功能(数理统计→线性回归→普通线性回归)步骤2:在最右侧的操作表单中,选择总胆固醇、甘油三酯和高密度蛋白为自变量;选择肝硬化指标为因变量步骤3:点击计算按钮,等待5-8秒,平台自动生成分析报告。

【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例

右边是正态pp图,其意义与左边类似;表明随机误差项是服从正态分布的,其原因是正态qq图近似地可以看成一条直线;.拟合效果图形展示以原始数据作为x轴,回归拟合值为轴作图,在xy面上的点用直线连接见图。原始图和拟合值的关系散点图由于大部分黑色的实际数据点被红色的预测点覆盖,因此,模型具有较好的预测效果...

指数评估:A股震荡调整,寻找估值洼地和投资机遇

四、价值估值、技术方向和线性回归评分结合价值估值、技术方向和线性回归评分,可以更全面地评估市场投资机会。上图显示,总评分的平均值为-0.8,中位数为-1.0,表明市场整体投资机会并不突出。然而,部分指数,如中证白酒、CS消费50、创成长等,总评分较高,值得关注。需要注意的是,评分仅供参考,投资者需要结合自身风险...

深入理解多重共线性:基本原理、影响、检验与修正策略

检查方差膨胀因子(VIF):识别具有高VIF值的特征,这表明存在多重共线性。移除高VIF特征有助于提高模型的稳定性。使用主成分分析(PCA)进行数据转换:PCA通过创建原始变量的线性组合来降低数据维度,从而消除多重共线性。应用岭回归(RidgeRegression)或Lasso回归:这些正则化技术通过收缩回归系数来减轻多重共线性的影响。

概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例|算法|贝叶斯|...

使用sklearn进行简单线性回归:fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX=np.random.rand(100,1)y=2*X+1+np.random.randn(100,1)*0.1X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2)...

CSPON建设 | 北京:运用大数据推算常住人口模型算法探索

图1:线性回归结果为提升模型精度,比较了分组回归、带交互项回归、地理加权回归等多种方案。最终选用的分组回归模型基于北京城市空间结构的四个圈层,并引入职住比作为影响因子,进一步分为6组。这一模型呈现的拟合效果最佳,反映大数据的代表性受人口密度、职住主导功能等因素的影响较大。

《Nature》顶刊:高分子材料结合新研究出现最新进展,最高技术含量...

1.2线性回归的应用2.逻辑回归2.1原理2.2使用方法3.K近邻方法(KNN)3.1KNN分类原理4.1神经网络原理4.2神经网络分类4.3神经网络回归实操内容4.神经网络实现项目实操1.利用机器学习设计高体积模量高熵合金这两个实操项目同时穿插讲解如下内容...

2023年钢协人力资源工作年会在韶关召开——激发人力资源新动能...

“经过统计分析,我们发现2022年90家单钢企业(剔除数据缺失的4家企业),人均利税与实物劳动生产率正相关性明显。线性回归系数是0.015,表明实物劳动生产率每单位1吨/人·年的增加,会带来0.015万元利税的增加。也就是说,行业竞争特别激烈,在盈亏平衡点的时候,劳动效率就更重要。”姜维进一步阐释道。

深入理解双变量(二元)正态投影:理论基础、直观解释与应用实例

这是Y和X之间的线性关系,因为它是Y在X上的线性投影。这个公式告诉我们什么?我们可以在实际应用中如何使用它?2、解释和模拟二元投影在预测建模中起着至关重要的作用,它允许我们根据一个变量的值来估计另一个变量的期望值。这里将使用线性回归做一个实际的例子。