做线性回归的时候,检验回归方程和各变量对因变量的解释参数很容易搞混乱,下面对这些参数进行一下说明: 1.t检验:t检验是对单个变量系数的显著性检验   一般看p值:    如果p值小于0.05表示该自变量对因变量解释性很强. 2.F检验:F检验是对整体回归方程显著性的检验,即所有变量对被解释变量的显著性检验 3.P值:P值就是t检验用于检测效果的一个衡量度,t检验值大于或者p值小于0.05就说明该变量前面的系数显著,选的这个变量是有效的. 4.R方:拟合优度检验 5.调整后的R方: 小结: t检

KMO检验和Bartlett球形检验因子分析前,首先进行KMO检验和巴特利球体检验,KMO检验系数>0.5,(巴特利特球体检验的x2统计值的显著性概率)P值<0.05时,问卷才有结构效度,才能进行因子分析,因子分析主要是你自己做了一份调查问卷,你要考量这份问卷调查来的数据信度和效度如何,能不能对你想要调查的东西起代表性作用啊,说得很通俗呵呵不知道能不能理解呢,在SPSS里面,Analyze—Factor就是因子分子,在左下角第一个框框description里面勾选最下面的那个KMO and B

机器学习算法 原理.实现与实践 —— 距离的度量 声明:本篇文章内容大部分转载于July于CSDN的文章:从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法,对内容格式与公式进行了重新整理.同时,文章中会有一些对知识点的个人理解和归纳补充,不代表原文章作者的意图. 1. 欧氏距离 欧氏距离是最常见的两点之间或多点之间的距离表示法,又称之为欧几里得度量,它定义于欧几里得空间中,如点 $x = (x_1,\cdots,x_n)$ 和$y = (y_2,\cdots,y_n)$之间的距离为: $$

转载自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674/ 从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时

wiki百科:http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E5%AD%A6%E4%B9%A0 opencv学习笔记--二杈决策树:http://blog.csdn.net/homechao/article/details/9061921 (1):从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 前言 前两日,在微博

探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)主要的工作是:对数据进行清洗,对数据进行描述(描述统计量,图表),查看数据的分布,比较数据之间的关系,培养对数据的直觉,对数据进行总结等. 探索性数据分析(EDA)与传统统计分析(Classical Analysis)的区别: 传统的统计分析方法通常是先假设样本服从某种分布,然后把数据套入假设模型再做分析.但由于多数数据并不能满足假设的分布,因此,传统统计分析结果常常不能让人满意. 探索性数据分析方法注重数据的真实分布,

理解皮尔逊相关的两个角度 其一, 按照高中数学水平来理解, 皮尔逊相关(Pearson Correlation Coefficient)很简单, 可以看做将两组数据首先做Z分数处理之后, 然后两组数据的乘积和除以样本数 Z分数一般代表正态分布中, 数据偏离中心点的距离.等于变量减掉平均数再除以标准差.(就是高考的标准分类似的处理) 标准差则等于变量减掉平均数的平方和,再除以样本数,最后再开方. 所以, 根据这个最朴素的理解,我们可以将公式依次精简为: 其二, 按照大学的线性数学水平来理解, 它比

chapter 3: Linear Methods for Regression 第3章:回归的线性方法 3.1 Introduction A linear regression model assumes that the regression function \(E(Y\mid X)\) is linear in the inputs \(X_1, \ldots , X_p\). Linear models were largely developed in the precomputer

PLSR的基本原理与推导,我在这篇博客中有讲过. 0.偏最小二乘回归集成了多元线性回归.主成分分析和典型相关分析的优点,在建模中是一个更好的选择,并且MATLAB提供了完整的实现,应用时主要的问题是: 注意检验,各种检验参数:有关回归的检验以及有关多元分析的检验 系数众多,容易混淆 要清楚原理才能写好论文 注意matlab函数plsregress的众多返回值 例如累计贡献度,建模时最好列出表格 1. 问题: 自变量组 X = [x1,x2…xn]  (n组自变量) 因变量组 Y = [y1,y2

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share http://www.kancloud.cn/wizardforcel/scipy-lecture-notes/129877参考 In [1]: %mat

1.首先确定数据分析目标——薪酬受哪些因素影响 确定变量: 因变量:薪资 自变量:(定性)-- 公司类别.公司规模.地区.行业类别.学历要求.软件要求. (定量)-- 经验要求(数值型) 分析目标:建立因变量和自变量的多元线性回归模型,估计模型系数,检验系数显著性,确定自变量是否对因变量有影响.并实现自变量新值带入实现模型预测. 2.数据预处理. (整理数据,使其成为可以直接建模分析的数据格式),首先看下数据结构. 1) 读数据 数据量大时不建议用xlsx包,比较慢 library(xlsx)

检验两个随机序列的beta系数 代码 def test_beta(loops=10): ''' 检验两个随机序列的beta系数 :loops: int, 循环次数, 每次循环会产生两个随机序列, 然后 绘图, 然后估算其beta值, 最后把结果打印出来 >>> test_beta() ''' _date = datetime.now().date().isoformat() title='两个随机序列的beta系数检验 制作日期: {}'.format(_date) print(titl

8 什么是只考虑主效应的方差分析? 就是不考虑交互效应的方差分析,即认为因素之间是不相互影响的,就是无重复的方差分析.   什么是处理误差 (treatment error).组间误差(between-group error).处理效应(treatment effect)? 这三者都是同一个东西.处理误差 (treatment error) — 组间误差(between-group error) 由于不同处理造成的误差,它反映了处理(超市位置)对观测数据(销售额)的影响,因此称为处理效应(tre

应用统计学: s检验是检验否符合正态,而k-S检验是检验否符合一种分布. 已知分布便知道参数,知道参数不知道分布. 适应性检验 多项式分布的情况如下例: 二项分布是多项式分布一种情况,所以就是上式中只有两个概率 独立性检验:PAB=PAPB 其中,29.76由假设独立后比例算得. 格式: 是右尾检验,但是因为SPSS中只提供双尾检验所以显示如下图,但是还是可以从双尾的角度考虑: Person Chi-Square适用情况是N>40 person ei>1 Cintinuity correcti

一.模型假设 传统多元线性回归模型 最重要的假设的原理为: 1. 自变量和因变量之间存在多元线性关系,因变量y能够被x1,x2-.x{k}完全地线性解释:2.不能被解释的部分则为纯粹的无法观测到的误差 其它假设主要为: 1.模型线性,设定正确: 2.无多重共线性: 3.无内生性: 4.随机误差项具有条件零均值.同方差.以及无自相关: 5.随机误差项正态分布 具体见另一篇文章:回归模型的基本假设 二.估计方法 目标:估计出多元回归模型的参数 注:下文皆为矩阵表述,X为自变量矩阵(n*k维),y为因

****************************************************** 如有谬误,请联系指正.转载请注明出处. 联系方式: e-mail: heyi9069@gmail.com QQ: 3309198330 ****************************************************** 统计相关系数简介 由于使用的统计相关系数比较频繁,所以这里就利用几篇文章简单介绍一下这些系数. 相关系数:考察两个事物(在数据里我们称之为变量)

统计相关系数简介 由于使用的统计相关系数比较频繁,所以这里就利用几篇文章简单介绍一下这些系数. 相关系数:考察两个事物(在数据里我们称之为变量)之间的相关程度. 如果有两个变量:X.Y,最终计算出的相关系数的含义可以有如下理解: (1).当相关系数为0时,X和Y两变量无关系. (2).当X的值增大(减小),Y值增大(减小),两个变量为正相关,相关系数在0.00与1.00之间. (3).当X的值增大(减小),Y值减小(增大),两个变量为负相关,相关系数在-1.00与0.00之间. 相关系数的绝对值

数值分析案例:Newton插值预测2019城市(Asian)温度.Crout求解城市等温性的因素系数 文章目录 数值分析案例:Newton插值预测2019城市(Asian)温度.Crout求解城市等温性的因素系数 一.实验目的及数据来源 1.研究问题的概述: 2.数据来源: 二.实验内容 第一部分:"采用Newton插值预测2019城市(Asian)温度" 第二部分:"Crout求解分析城市的等温性影响因素系数" 三.实验结果与分析 一.实验目的及数据来源 1.研究

1.Pearson皮尔森相关系数 皮尔森相关系数也叫皮尔森积差相关系数,用来反映两个变量之间相似程度的统计量.或者说用来表示两个向量的相似度. 皮尔森相关系数计算公式如下:

二项式系数,也是我们常用的组合数,最直观的组合意义就是从n个元素取k个元素所有可能的情况数,因此我们自然的得到下面二项式系数的定义式. 那么我们通过具有组合意义的二项系数,给出更加一般的二项式系数的定义: 通过上文给出推广形式的二项式系数,容易推得恒等式3. 但是我们注意到,在第二个恒等式的推导中,我们运用了对称恒等式. 而对称恒等式的使用要求上指标非负,这是否意味着对于第二个恒等式我们需要限制r的范围? 答案是否定的?该恒等式依然对实数r成立. 因为首先这个恒等式(下指标不变的相伴恒等式)必然