当给模型增加自变量时,复决定系数也随之逐步增大,当自变量足够多时总会得到模型拟合良好,而实际却可能并非如此.于是考虑对R2进行调整,记为Ra2,称调整后复决定系数.R2＝SSR/SST=1-SSE/SSTRa2=1-(SSE/dfE)/(SST/dfT) 即: Ra2 = 1-   (SSE/(n-p-1)) / (SST/(n-1))

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 1.选择最简单模型 如果不能满足: 增加参数,增加R**2 判断是否overfittiing 调整R方,BIC,AIC(选择较小BIC或AIC值)

1. 皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient) 1.1 衡量两个值线性相关强度的量 1.2 取值范围[-1, 1] 正相关:>0, 负相关:<0, 无相关:=0 1.3 要理解Pearson相关系数,首先要理解协方差(Covariance),协方差是一个反映两个随机变量相关程度的指标,如果一个变量跟随着另一个变量同时变大或者变小,那么这两个变量的协方差就是正值,反之相反,公式如下: 方差: Pearson相关系数公式如下: 注意:有了协方差,为什么还使用

输入n个数和输出调整后的n个数 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MB Submit: 148  Solved: 118 [Submit][Status][Web Board] Description 有n个整数,使前面各数顺序向后移m个位置,最后m个数变成前面m个数,见图.写一函数:实现以上功能,在主函数中输入n个数和输出调整后的n个数. Input 输入数据的个数n n个整数移动的位置m Output 移动后的n个数 Sample Input 101

1066: 输入n个数和输出调整后的n个数 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 2739  Solved: 1578[Submit][Status][Web Board] Description 有n个整数,使前面各数顺序向后移m个位置,最后m个数变成前面m个数,见图.写一函数:实现以上功能,在主函数中输入n个数和输出调整后的n个数. Input 输入数据的个数n n个整数移动的位置m Output 移动后的n个数 Sample Inpu

测试数据 [19550, 7.1 ],[22498, 8.44 ],[25675, 9.56 ],[27701, 10.77],[29747, 11.5 ],[32800, 12.27],[34822, 12.87],[40369, 13.32],[47029, 14.9 ],[54236, 16 ],[60801, 16.77],[68441, 17.32],[76273, 18.01],[83431, 18.47],[85060, 17.96],[96184, 18.98],[110520,

背景 本地搭建的gitlab 服务器,在 /etc/gitlab/gitlab.rb 中 external_url 通常是局域网ip的形式.如下所示 external_url 'http://192.168.90.168' 因为安装gitlab的服务器ip做了调整,domian为原ip.此时gitlab网页里面直接复制的project链接就不可用了.   这个时候需要修改gitlab配置 查看下列目录下的gitlab.rb文件 /srv/gitlab/config 注意:我的gitlab是doc

近期单位有个工作流须要改动,原因是最早设计时控件的字段设计不规范,控件直接使用了人员的名字来命名了.这不使用手机訪问时就出问题了,名字会直接显示出来,如今就须要进行调整. 调整初步有两个方案: 一是全然又一次设计一个,旧版本号待现有没运行完的运行完成封存就可以. 二是直接在原有工作流上改动,经过測试,在手机上显示的是字段的title值,这种话改动title就可以,也就是可视化设计器里面的名字.工作流里面实际存储数据用到的是控件的name.也就是一般"name=DATA_1"这样,这个是

参考其他网页 通常R2越大越好,但看到亦在后面标上P值,这两者之间有何联系? R2和p值没有必然联系.就像你做线性分析和(单因素或多因素)方差分析一样,若A和K线性相关,也有可能A对K么有显著性影响一样.p值是与ɑ(显著性水平,一般取0.05或0.01)相关的一个值,通常,在p值<0.05(0.01)时,其值越小,相关性越好.可以用来说明以后实验数据K和A的相关性.R2是实验数据和实验数据所拟合出的直线之间的相关系数.R2越接近于1,只能说明你的实验数据和你用这组实验数据拟合出的直线之间的偏离越

不能更新的原因: 1.在xml文件中代码错误或者格式错误 2.eclipse 编译器是老版本 3.布局文件的文件名有大写字母 4.含有相同文件名.格式的xml文件 解决方法: 1.找到出错的xml文件中的错误代码格式改正,并执行project —clean 操作 2.eclipse 选择Project--Build Automaticaly ,将上面的勾去掉 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.

#引入clr运行库 import clr #添加对cloud插件开发的常用组件的引用 clr.AddReference('Kingdee.BOS') clr.AddReference('Kingdee.BOS.Core') from Kingdee.BOS.Core.DynamicForm.PlugIn.ControlModel import * def  AfterBindData(e):      grid = this.View.GetControl[EntryGrid]("FEntity

R 语言实战(第二版) part 3 中级方法 -------------第8章 回归------------------ #概念:用一个或多个自变量(预测变量)来预测因变量(响应变量)的方法 #最常用:OLS--普通最小二乘回归法,包括简单线性回归.多项式回归.多元线性回归 #过程:拟合OLS回归模型-->评价拟合优度-->假设检验-->选择模型 #OLS回归 #目标:减少因变量的真实值和预测值的差值来获得模型参数(截距和斜率),即使得残差平方和最小 #数据需满足:正态性.独立性.线性

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 机器学习,项目统计联系QQ:231469242  目录 1.基本概念 2.SSE/SSR/SST可视化 3.简单回归分为两类 4.一元回归公式 5.估计的

转载:http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言 本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型.在许多生活和工作的实际问题中,影响因变量的因素可能不止一个,比如对于知识水平越高的人,收入水平也越高,这样的一个结论.这其中可能包括了因为更好的家庭条件,所以有了更好的教育:因为在一线城市发展,所以有了更好的工作机会:所处的行业赶上了大的经济上行周期等.要想解读这些规律,是复杂的.多维度的,多元回归分析方法更适合解读生活的规律. 由于本文为非统计的专业

R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的.它很好的解决了在高维空间搜索等问题.举个R树在现实领域中能够解决的例子吧:查找20英里以内所有的餐厅.如果没有R树你会怎么解决?一般情况下我们会把餐厅的坐标(x,y)分为两个字段存放在数据库中,一个字段记录经度,另一个字段记录纬度.这样的话我们就需要遍历所有的餐厅获取其位置信息,然后计算是否满足要求.如果一个地区有100家餐厅的话,我们就要进行100次位置计算操作了,如果应用到谷歌地图这种超大数据库中,我想这种方法肯定不可行吧. R树就很好的解决了这种高

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转自:http://blog.csdn.net/houzuoxin/article/details/16113895 R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的.它很好的解决了在高维空间搜索等问题.举个R树在现实领域中能够解决的例子吧:查找20英里以内所有的餐厅.如果没有R树你会怎么解决?一般情况下我们会把餐厅的坐标(x,y)分为两个字段存放在数据库中,一个字段记录经度,另一个字段记录纬度.这样的话我们就需要遍历所有的餐厅获取其位置信息,然后计算是否满足要求.如果一个地区有100家餐厅的话,我们就

12.4 置换检验点评 除coin和lmPerm包外,R还提供了其他可做置换检验的包.perm包能实现coin包中的部分功能,因此可作为coin包所得结果的验证.corrperm包提供了有重复测量的相关性的置换检验. logregperm包提供了Logistic回归的置换检验.另外一个非常重要的包是glmperm,它涵盖了广义线性模型的置换检验依靠基础的抽样分布理论知识,置换检验提供了另外一个十分强大的可选检验思路.对于上面描述的每一种置换检验,我们完全可以在做统计假设检验时不理会正态分布.t分

8.6 选择“最佳”的回归模型 8.6.1 模型比较 用基础安装中的anova()函数可以比较两个嵌套模型的拟合优度.所谓嵌套模型,即它的一 些项完全包含在另一个模型中 用anova()函数比较 > states<-as.data.frame(state.x77[,c("Murder","Population","Illiteracy","Income","Frost")]) > fit1