贝叶斯线性回归:概率与预测建模的融合

mu2,sigma2=2,1#第二个分布的均值和标准差#创建x值x=np.linspace(-5,5,1000)#计算两个高斯分布dist1=norm.pdf(x,mu1,sigma1)dist2=norm.pdf(x,mu2,sigma2)#将两个分布相乘(逐元素)product_dist=dist1*dist2#归一化结果使其成为适当的概率分布...

数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)

(1)最小二乘法:当你尝试用一条直线去拟合一组数据时,你会发现这条直线不可能完美地穿过每一个点。因此,你会想要找到一条直线,使得这条直线与每个点之间的“差距”(误差)的平方和最小。这就是最小二乘法的核心思想——通过最小化误差的平方和来找到最佳拟合直线。(2)回归系数:回归系数就像是直线的斜率和...

黑龙江大学2025统计类硕士研究生专业课新版

l一元线性回归一元回归模型、最小二乘估计、回归系数的检验和推断、利用一元回归方程进行估计和预测。l多元线性回归多元线性回归模型、回归方程、最小二乘估计、回归系数的检验和推断、多重共线性、利用多元回归方程进行估计和预测。l时间序列分析和预测时间序列及其分解、时间序列的描述性分析、预测方法的选择、平...

冷冻鸡爪消费者品牌偏好研究的方法

删除法：删除法是指直接删除含有缺失值的数据，这种方法简单易行，但会导致数据的损失和偏差。均值法：均值法是指用数据的平均值或者中位数等代替缺失值，这种方法可以保持数据的数量和分布，但会降低数据的变异性和敏感性。插值法：插值法是指用数据的相邻值或者相关值等估计缺失值，这种方法可以保持数据的变异性和...

六大指标,让细分市场选择不再困难(一)

我们可以看出,这个市场的规模似乎在以某种增长率增长,因此,我们可以尝试使用线性回归模型来拟合这些数据,即:市场规模=A*年份+B我们可以使用最小二乘法等方法来确定参数A和B的值。在这个例子中,我们可以得到A≈37.5,B≈-75000。有了这个模型,我们就可以预测未来的市场规模。例如,我们想要预测2021...

2024年南京信息工程大学硕士研究生招生管理工程学院考试大纲

(十)一元与多元线性回归1.变量间关系的度量,包括相关系数的计算公式、性质,相关关系的显著性检验;2.一元与多元线性回归,包括回归模型的假定,回归方程、估计的回归方程的建立;3.最小二乘法的含义、性质,回归系数的计算;4.回归直线的拟合优度及显著性检验;...

2022年数学建模国赛C题“古代玻璃制品的成分分析与鉴别”思路解析

1.线性回归模型建立建立多元线性回归方程求回归因子(自变量为化学成分,因变量为玻璃类型),在给定的化学成分下,,基于最小二乘法,使用SPSSPRO建立线性回归模型,求解模型的标准化系数B,t值,VIF值,R2,调整R2等,用于模型的检验,并分析模型的公式。根据上图得出拟合效果优秀,预测值和真实值的偏差并不大,使用多元线性...

2024年湖南师范大学研究生入学考试经济学基础考研大纲

(二)国内生产总值国内生产总值、国民生产总值的含义及比较;存量与流量的区分。(三)核算国民收入的两种方法了解用支出法、收入法如何核算GDP。(四)从国内生产总值到个人可支配收入GDP、NDP、NI、PI、DPI等概念的含义及相互间的关系。(五)国民收入的基本公式...

参数估计的最小二乘方法

所谓最小二乘法,就是要寻找和的估计值和,使Q达到最小。求解和是一个求极值问题,由于Q是关于和的非负二次函数,因而它的最小值总是存在的。根据微积分求极值的原理,,满足下列方程:求解该方程组,即可得到和。对于一元线性回归方程,其参数估计值的具体计算公式为:...

线性回归模型与最小二乘法(附python源码)

拟合出上述表达式,获得最佳直线的问题。最常用的就是最小二乘法。最小二乘法:最佳拟合线下,将已知样本的自变量代入拟合直线,得到的观测值与实际值之间的误差平方和最小。2、一元线性回归为了好理解,先从简单的情况开始,即一元线性回归。2.1、利用方程组来解系数...