目录光线追踪（Whitted光线追踪，最简单的光追形式）：路径追踪（当前主流的光线追踪形式，以前叫路径追踪）：双向路径追踪：Metropolis光传输：光线追踪（Whitted光线追踪，最简单的光追形式）：对每个像素：
从eye位置穿过该像素发射Ray
像素颜色 = trace(Ray)
trace(Ray)
找场景最近的交点p，计算其法向量n
color = s
逐步回归分析是以AIC信息统计量为准则，通过选择最小的AIC信息统计量，来达到删除或增加变量的目的。
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2023-05-24 21:16:00
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做回归的时候经常头痛的一个问题就是变量的选择，好多人一放一大堆变量但是结果做出来都没意义，这个时候你可以试试让算法给你选择最优的自变量组合哟。那么今天要写的就是回归时筛选变量的逐步法：The stepwise regression (or stepwise selection) consists of iteratively adding and removing predictors, in t
一、研究场景回归分析实质上就是研究一个或多个自变量X对一个因变量Y（定量数据)的影响关系情况。当自变量为1个时，是一元线性回归，又称作简单线性回归；自变量为2个及以上时，称为多元线性回归。例如：研究吸烟、喝酒、久坐对高血压患病的影响关系等。二、SPSSAU操作SPSSAU左侧仪表盘“通用方法”→“线性回归”；三、线性回归的一般步骤回归分析用于研究X(定量或定类)对Y(定量)的影响关系，是否有影响关
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2023-11-26 11:38:40
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1.案例背景与分析策略
1.1 案例背景介绍某研究收集到美国50个州关于犯罪率的一组数据，包括人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数、犯罪率共7个指标，现在我们想考察一下州犯罪率和哪些指标有关。数据上传SPSSAU后，在 “我的数据”中查看浏览原始数据，前5行数据如下： 图1 “我的数据”查看浏览数据集1.2 明确目的与分析策略从数据分析的目的上，我们想了解犯罪率是否受到人口、面
数学建模萌新学习笔记（实例：基于数据挖掘的财政分析和经济发展策略的模型）针对变量关系研究方法，包括了相关关系研究以及影响关系研究，大致将常用分析方法归纳为：相关分析，线性回归分析，Logistic回归分析，SEM结构方程1.相关性检验为何要进行相关性检验1.目的主要是观察各自变量和Y是否存在非线性关系。比如对于某个x，明显观察到它和y的散点图是一条抛物线。这种情况下需要把平方项加进来。这种情况下，
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2023-10-20 16:56:16
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１、逐步回归分析的主要思路 在实际问题中, 人们总是希望从对因变量有影响的诸多变量中选择一些变量作为自变量, 应用多元回归分析的方法建立“最优”回归方程以便对因变量进行预报或控制。所谓“最优”回归方程, 主要是指希望在回归方程中包含所有对因变量影响显著的自变量而不包含对影响不显著的自变量的回归方程。逐步回归分析正是根据这种原则提出来的一种回归分析方法。它的主要思路是在考虑的全部自变量中按其对的作
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2023-10-27 05:31:56
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逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入回归方程，也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止。以保证最后所得到的解释变量集是最优的。本例的逐步回归则有所变
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2023-09-02 16:24:44
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特征之间的多重共线性，是指在回归模型中，自变量之间存在高度的线性相关性，导致回归系数的估计不准确，不稳定，甚至不可信的现象。多重共线性的存在会影响模型的解释能力和预测能力，增加模型的复杂度和不确定性，降低模型的泛化能力。举一个实际的例子，假设我们想用线性回归模型来预测房价，我们选择了以下几个自变量：房屋面积，房屋卧室数，房屋卫生间数，房屋所在地区，房屋建造年份等。这些自变量中，可能存在一些多重共线
文章目录一、综述二、常见的回归分析三、对于相关性的理解四、一元线性回归模型五、对于回归系数的解释六、内生性七、四类线性模型回归系数的解释八、对于定性变量的处理——虚拟变量
X
X
本篇是线性回归系列的第五篇推文，也是最后一篇。示例数据如下：data <- mtcars8 亚组模型在进行模型分析时，为了研究某分类变量对结果是否具有异质性影响，常会进行亚组分析，即根据某变量的取值将样本分成若干份再分别建模，然后比较各亚组的模型结果。lm函数的subset参数可以对data参数取子集，这一点和基础绘图系统的某些绘图函数如barplot、boxplot等类似。示例数据的am变
9.4使用数据集Growth.dta考察贸易与增长的关系。该数据集的被解释变量为65个国家1960-1995年的平均增长率（growth），而主要解释变量为1960-1995年的平均贸易开放度（tradeshare）（1）将growth与tradeshare的散点图与线性拟合图画在一起，二者看上去是否有关系？（2）有一个国家马耳他（Malta），其贸易开放度比其他国家高很多，在散点图上找出马耳他，
摘要在上一篇文章里，我们着重讲解了线性回归。既如何探索不同的影响因素（或自变量）与一个连续型变量的的线性关系。但在现实生活中，我们关心的往往是分类型的问题。比如生物学家会去探究不同的生活习惯和遗传基因是否会导致相应的癌症，比如汽车厂商会去探究不同的驾驶行为和行驶路况是否会导致汽车的部件提前损坏，再比如银行信贷部会去探究不同的客户背景和历史还款情况是否会导致借贷人下次逾期还款。类似的分类决策型问题在
STATA是一个数据统计软件，正如它的名字一样，STATA=statistic+data。STATA软件的功能和matlab类似，也可以用代码实现数据的统计与可视化。但几乎只能进行整行整列的数据处理，且每次只能加载处理一个数据矩阵，灵活性和全面性比不过matlab。那我为什么要用STATA呢？这是因为我选修了这门课，水一下学分。当然，相比matlab，它在数据处理方面，也有一些方便之处。下面记
主成分分析：有一个集合筛选出对这个集合影响较大的n个因素就是主成分分析。主成分分析的目的是在于降维，其结果是把多个指标归约为少数的几个指标，这少数的几个指标的表现形式一般为原来指标体系中的某几个指标线性组合；逐步回归的目的是为了剔除影响目标值不显著的指标，其结果是保留原指标体系中影响显著的几个指标。主成分分析本身往往并不是目的，而是达到目的的一种手段。因此，它多用在大型研究项目的某个中间环节。例如
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2023-10-28 09:40:04
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目录1.如何选择回归分析算法2.python回归分析3.相关知识点1.如何选择回归分析算法回归分析算法按照自变量的个数分为一元回归和多元回归，按照影响是否线性分为线性回归和非线性回归。在面对不同回归方法的选择时，可参考以下因素：（1）入门的开始：简单线性回归，适合数据集本身结构简单、分布规律有明显线性关系的场景。（2）如果自变量数量少或经过降维后得到了可以使用的二维变量（包括预测变量），那么可以直
逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入回归方程，也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止。以保证最后所得到的解释变量集是最优的。本例的逐步回归则有所变
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2023-12-17 17:54:33
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# Python 逐步回归分析入门指南
逐步回归分析（Stepwise Regression）是一种用于模型选择的统计方法，通过反复进行变量的添加或删除来优化线性回归模型。本文将为刚入行的小白详细介绍如何使用Python实现逐步回归分析。
## 流程概述
我们可以将逐步回归分析的实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
1.案例背景与分析策略1.1 案例背景介绍某研究收集到美国50个州关于犯罪率的一组数据，包括人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数、犯罪率共7个指标，现在我们想考察一下州犯罪率和哪些指标有关。数据上传SPSSAU后，在 “我的数据”中查看浏览原始数据，前5行数据如下：图1 “我的数据”查看浏览数据集1.2 明确目的与分析策略从数据分析的目的上，我们想了解犯罪率是否受到人口、面积、收入、文盲
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2024-01-01 12:05:55
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回归分析的基本思想是： 虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系，但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。多元回归分析的由来： 在自变量很多时，其中有的因素可能对应变量的影响不是很大，而且x之间可能不完全相互独立的，可能有种种互相作用的关系。 在这种情况下可用逐步回归分析，进行x因子的筛选，这样建立的多元回归模型预测效果会更好。逐步回归法：逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型
