大数据背景下农产品冷链物流发展路径研究
模型的诊断主要包括残差分析、模型拟合优度检验等。残差分析用于检查模型的残差是否符合正态分布、独立性和方差齐性等假设条件;模型拟合优度检验则通过计算R方值、AIC值等指标来评估模型的拟合效果。如果模型诊断结果不理想,需要对模型进行调整,如重新选择阶数、添加趋势项或季节性项等。在模型调整过程中,还需要考虑其他...
【CJME论文推荐】燕山大学张立杰教授团队:气液两相流动态体积模量...
由图5可知,将理论模型与压缩过程中不同温度下的实验数据进行对比,当油温为30℃时,通过理论计算得到的动态体积弹性模量理论值与实验值的拟合优度为0.9726;当油温为35℃时,拟合优度为0.9732;当油温为45℃时,拟合优度则为0.9675。理论计算和实验结果间的误差较小,验证了理论模型的准确性。图4体积弹性模量测量实验...
国工数据大脑之多元线性回归在化学研发中预测的应用
拟合优度是指拟合的回归模型与样本观测值之间的接近程度。即衡量一个回归模型做的好不好的指标。用决定系数(R-sq)表示,其数值区间为0——1,越接近1,说明模型拟合得越好。判断标准为:大于或等于0.7,认为拟合优度较好;在0.35——0.7之间,认为拟合优度较普通;小于0.35,认为拟合优度较差。2.回归方程的显著性...
戴亮亮等:基于机器学习的表层土壤成矿元素空间预测:以稀有金属铷...
本文变量遴选的方法主要分为两步,第一步对所有变量进行变量重要性度量并进行排序,第二步采用机器学习中常用的学习曲线来确定最优的预测变量数量,其原理是根据预测变量的重要性度量从高至低累计选取预测变量进行建模,对模型的拟合优度和均方根误差进行对比,进而确定最优的预测变量数量。随机森林算法是一种用随机方式...
基于误差修正模型的期指跨品种套利研究
根据表4的输出结果,被解释变量IF的对数价格序列与IH的对数价格序列之间的回归模型为<Z:\KT2021\210322c09.tif>,调整后的拟合优度为0.967021,P值几乎为0,说明该回归方程是显著的。然后对残差序列平稳性检验。根据E-G两步法,再对该回归方程的残差序列进行ADF单位根检验。利用OLS回归保存下来的残差序列在Eviews进...
【华泰金工林晓明团队】基于量价的人工智能选股体系概览——华泰...
4.机器学习模型的可解释性:由于原理复杂,多数人倾向于认为机器学习模型是一个“黑箱”,然而近年来对于机器学习模型可解释性方面的研究也有较大进展(www.e993.com)2024年8月4日。模型的可解释性是指人类能够理解其决策原因的程度。优秀的可解释性有助于打开机器学习模型的“黑箱”,提升人类对模型的信任,其重要性体现在:建模阶段,辅助研究人员理...
揭秘生存曲线背后的生物统计学
r与f的乘积就是时段内的预期死亡人数,用E变量来表示,这和卡方拟合优度检验中的E变量是同一个概念。重要的是,发生删失的时间点由于对E变量的计算没有直接贡献而无需列入表5,但是相应的删失病人数需要从下一时段的r值中扣除。对于熟练的临床生统专家而言,琐碎的计算过程早就被隐藏在简单的几行代码背后而由电脑...
海南师范大学2023年硕士研究生招生432统计学考试大纲
参数估计的基本原理;一个总体参数的区间估计;两个总体参数的区间估计;样本量的确定。4.假设检验假设检验的基本问题;一个总体参数的检验;两个总体参数的检验。5.分类数据分析分类数据与卡方统计量;拟合优度检验;列联分析:独立性检验;列联表中的相关测量。
下半年PPI或再现“双顶”形态
基于2010年1月以来的分工业行业PPI当月同比,结合测算权重,计算得出PPI拟合值,与实际值的拟合优度达到0.992,拟合程度较好。结果上看,计算机、通信和其他电子设备制造业的权重最高,为10.38%,随后是汽车制造业7.89%、化学原料及化学制品制造业6.87%、黑色金属冶炼及压延加工业6.27%、电气机械及器材制造业6.14%、电热力的...
【华泰金工林晓明团队】行业全景画像:风格因子视角 ——华泰中观...
我们仿照Fama和French(2015)中的做法,将每个因子对其他7个因子回归,如果该因子的回归截距项越接近0,拟合优度越接近1,说明共线性风险越高,在归因模型中需要剔除,或者进行正交化处理。实证结果表明,盈利、波动和成长因子的回归截距项T值均小于2,且拟合优度大于80%,说明这三个因子的绝大部分贡献可以被其他因子所解释...