什么是虚拟变量？虚拟变量又称哑变量，是人为设定的用于将分类变量引入模型中的方法。 为什么要使用虚拟变量在回归分析中，自变量X既可以是定量数据也可以定类数据。回归分析计算时是将所有自变量X视为数字，但当数据为定类数据时，此时数字代表类别，数字大小本身没有比较意义。因此，这类数据在做回归分析时，需要设置成哑变量才能纳入回归分析正确分析数据。 如何使用虚拟变量用一个例子说明：研究性别
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2023-12-21 12:42:13
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今日考题
1.如何确定变量之间是否存在线性关系通过公式硬算关系
通过numpy自带方法 numpy.corrcoef(X,Y)
通过pandas自带方法 pandas.DataFrame({'X':X,'Y':Y}).corr()
得出结果的绝对值大于等于0.8表示高度相关
绝对值大于等于0.5小于等于0.8表示中度相关
绝对值大于等于0.3小于0.5表示弱相关
绝对值
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2023-12-21 12:29:22
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# Python 含有哑变量的多元回归模型
多元回归分析是一种统计分析方法，用于研究一组自变量（预测变量）与因变量（响应变量）之间的关系。在许多实际场景中，自变量可能不仅仅是连续变量，还可能是分类变量。为了引入分类变量，我们需要使用“哑变量”（Dummy Variables）。本文将详细介绍如何在 Python 中构建含有哑变量的多元回归模型，并使用示例进行说明。
## 1. 什么是哑变量？
人们总是倾向于寻求自己熟悉的东西。受其他语言的影响，你大概能猜到 Python 会支持正则表达式，然后就去查阅文档。但是如果你从来没有见过元组拆包(tuple unpacking)，也从没有听过描述符(descriptor)，那么估计你也不会去搜索它们，然后就永远失去了使用这些 Python 独有特性的机会。(《流畅的 Python 》)读到这句话时，深有同感。迁移能力帮助我们快速了解陌生的语言，
在构建回归模型时，如果自变量X为连续性变量，回归系数β可以解释为：在其他自变量不变的条件下，X每改变一个单位，所引起的因变量Y的平均变化量；如果自变量X为二分类变量，例如是否饮酒（1=是，0=否），则回归系数β可以解释为：其他自变量不变的条件下，X=1（饮酒者）与X=0（不饮酒者）相比，所引起的因变量Y的平均变化量。但是，当自变量X为多分类变量时，例如职业、学历、血型、疾病严重程度等等，此时仅用一
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2023-10-17 07:18:05
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多元线性回归模型statsmodelsols前言什么是多元线性回归分析预测法一、多元线性回归二、多元线性回归模型求解2.1最小二乘法实现参数估计—估计自变量X的系数2.2决定系数：R² 与调整后 R²2.3F检验参数2.4对数似然、AIC与BIC2.5回归系数标准差2.6回归系数的显著性t检验三、多元线性回归问题TensorFlow实践(波士顿房价预测)总结 前言什么是多元线性回归分析预测法在市
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2023-11-27 17:52:21
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在前面几讲，我们介绍了线性回归及R的实现。今天的课程将继续带大家学习多元线性回归。当我们提到“线性”回归时，特指的是因变量(结果变量)为连续性变量，与自变量(预测变量)有线性关系，而对自变量(预测变量)并没有要求一定要是连续性变量。前面我们已经提到，当自变量是连续变量时，线性回归可以写成一个线性方程式y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + …那么，当自变量是分类变量时，回归分析时如何处理
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2023-08-24 12:26:37
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pickle提供了一个简单的持久化功能。可以将对象以文件的形式存放在磁盘上。获得了一些pickle文件，需要找出最快的回归的方法。结果也正如文中所写，发现对于多元线性回归，最快的方法就是result = np.linalg.lstsq(A, y)原理应当跟求广义逆矩阵（MoorePenrose_inverse）是一样的，详情见官方文档：https://numpy.org/doc/stable/re
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2023-08-03 11:15:55
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最近忙于毕设的事情，有很长一段时间没有写笔记了，近段时间学习上需要用到一些回归模型的知识，此条笔记用来记录学习笔记，声明：参考视频来源于李进华博士，大家可以去搜他的视频，讲解深入浅出，非常到位。 工具：Python3编译器（Jupyter Notebook）、对于统计模块包（如下图） 引言：最小二乘法：通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。 利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这
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2023-09-27 07:09:39
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学习机器学习100天系列_Day03多元线性回归哑变量虚拟变量陷阱（Dummy Variable Trap）：解决方法 多元线性回归多元线性回归尝试通过一个线性方程来适配观测数据，这个线性方程是在两个以上(包括两个)的特征和响应之间构建的一个关系。哑变量哑变量（Dummy Variable），又称为虚拟变量、虚设变量或名义变量，从名称上看就知道，它是人为虚设的变量，通常取值为0或1，来反映某个变
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2023-09-28 17:21:59
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目录学习目的软件版本原始文档多元线性回归分析何为残差？何为多重共线？一、实战案例二、统计策略三、SPSS操作（一）绘制散点图（二）线性回归分析操作四、结果解读第一，R方结果和残差独立性检验（德宾沃森检验）第二个结果为方差分析（ANOVA）：第三个结果，回归分析的主要结果：第四个结果，计算残差和预测值第五个结果，残差直方图和P-P图。第六个结果，残差图。五、规范报告1、规范表格2、规范文字六、划重
python 实现案例1、选取数据 执行代码#!usr/bin/env python
#_*_ coding:utf-8 _*_
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl #显示中文
def mul_lr():
pd_da
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2023-08-08 08:17:51
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回归一直是个很重要的主题。因为在数据分析的领域里边，模型重要的也是主要的作用包括两个方面，一是发现，一是预测。而很多时候我们就要通过回归来进行预测。关于回归的知识点也许不一定比参数检验，非参数检验多，但是复杂度却绝对在其上。回归主要包括线性回归，非线性回归以及分类回归。本文主要讨论多元线性回归（包括一般多元回归，含有虚拟变量的多元回归，以及一点广义差分的知识）。请大家不要觉得本人偷奸耍滑，居然只
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2023-10-26 15:50:21
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第8章 方差分析与实验设计8.1 方差分析的基本原理 方差分析（ANOVA）：通过对数据误差的分析来判断各分类自变量对数值因变量影响的一种统计方法。自变量对因变量的影响也称为自变量效应，而影响效应的大小则体现为因变量的误差里有多少是由于自变量造成的。因此，方差分析就是来检验这种效应是否显著。
拟合用到的数据是老师给的鲍鱼数据<abalone.csv>，想做一个“整体重量”关于“长度”、“直径”、“高度”的多元回归分析。下面是多元回归的基础代码：clc;clear
A1=importdata('abalone.csv');
% A1.data(101:end,:)=[]; %% 弄十几个数据看一眼
X1=A1.data(:,1:3);
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2023-10-10 19:27:45
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# Python中的多元线性回归与哑变量
## 引言
多元线性回归是一种广泛使用的统计技术，用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。在实际应用中，变量可能包括定性和定量两类，其中定性变量通常需要转换为哑变量（Dummy Variables），以便于进行回归分析。本文将通过Python示例讲解如何处理多元线性回归中的哑变量。
## 哑变量简介
哑变量是将分类变量转换为数值形式的一种方法。在
多元线性和多项式回归上一个博客 我们说了一元线性回归，那么来看一下多元线性回归 一元函数的公式是而多元函数的公式： 其实就是相当于位置参数的变量都增多了，我们的解决办法依旧可以使用我们一元线性回归当中的代价函数和梯度下降算法。代价函数依旧是：梯度下降算法为： 我们可以看到，有多少个参数变量，我们就都给他构造出来，只是比一元线性回归中多一些参数直接上代码：先导入包：import numpy as n
本节讲述数据表达方法：(1)使用哑变量转化类型特征(2)对数据进行装箱处理原始数据使用哑变量转化类型特征哑变量：用来把某些类型变量转化为二值变量的方法。 下面使用get_dummies来将类型特征转化为只有0和1的二值数值特征。默认情况下是不会对数值特征进行转换的。fruits = pd.DataFrame({'数值特征':[5,6,7,8,9],
'类型特征
作者 | 萝卜「多元线性回归模型」非常常见，是大多数人入门机器学习的第一个案例，尽管如此，里面还是有许多值得学习和注意的地方。其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型，所以本文会「将原理知识穿插于代码段中」，争取以不一样的视角来叙述和讲解「如何更好的构建和优化多元线性回归模型」。主要将分为两个部分：详细原理Python 实战Python 实战Python 多元线性回归的模型的实战案
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2023-11-17 16:44:17
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一、概念回归分析 是一种统计学上分析数据的方法，可以了解两个或多个变量间是否相关、相关 方向与强度，并建立数学模型通过观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。（就是说在不确定自变量和因变量之间函数关系的情况下分析他们之间的表达式） 多元回归分析 在自变量很多（有很多的冗余变量，变量直接不完全独立）时，采用逐步回归分析法，筛选自变量，建立预测效果更好的多元回归模型 二、案例 数学建模都是定量的解决问题
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2023-11-16 17:39:22
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