案例一个加油站有一个加油桩，没有空间供车辆等待（如果车辆到达，加油桩被占用，它就会离开）。车辆到达加油站的速率服从泊松过程λ=3/20每分钟，其中75％是汽车，25％是摩托车。加油时间可以用一个指数随机变量建模，平均汽车8分钟，摩托车3分钟，服务速率为汽车μC= 1 / 8和摩托车μ= 1 / 3 每分钟。因此，我们可以通过将这些概率乘以每个状态下的车辆数量来计算系统中的平均车辆数量。# 到达率
决定系数(拟合优度)的相关概念 拟合优度定义近期做多元回归分析拟合工作中，在进行线性拟合时，决定系数（又称拟合优度）上不去（卡在0.3左右）一直是困扰工作进度的一个大问题。在经过多元高阶多项式和指数多项式等方法尝试后，虽有一定提高（达到0.4左右）但仍无法达到满意程度。因此开始尝试非常规的智能算法拟合。经尝试，用BP神经网络进行拟合发现拟合优度一下涨至0.7，而经改进，采用双隐含层BP神
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2023-08-14 08:23:43
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文章目录拟合优度/R-Squared校正决定系数(Adjusted R-square)均方误差（MSE）均方根误差（RMSE）误差平方和(SSE)：The sum of squares due to error平均绝对误差（MAE）平均绝对百分比误差(MAPE)代码 对于回归模型效果的判断指标经过了几个过程，从SSE到R-square再到Ajusted R-square, 是一个完善的过程。
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2023-11-17 23:57:57
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(1)拟合优度的卡方检验（，goodness-of-fit test）:是最常报告的拟合优度指标，与自由度一起使用可以说明模型正确性的概率，/ df是直接检验样本协方差矩阵和估计方差矩阵之间的相似程度的统计量，其理论期望值为1。/ df愈接近3，表示模型拟合较好，样本较大时，5左右也可接受。2)拟合优度指数(goodness-of-fit index, GFI）和调整拟合优度指数（adjust g
R平方就是拟合优度指标，代表了回归平方和（方差分析表中的0.244）占总平方和（方差分析表中的0.256）的比例，也称为决定系数。你的R平方值为0.951，表示X可以解释95.1%的Y值，拟合优度很高，尤其是在这么大的样本量（1017对数据点）下更是难得。
系数表格列出了自变量的显著性检验结果（使用单样本T检验）。截距项（0.000006109）的显著性为0.956（P值），表明不能
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2023-06-20 16:53:48
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在模型创建完成后，我们需要考虑模型的适当性，如模型的拟合优度，预测准确性和模型的 检验。1拟合优度评价我们在对模型的拟合优度进行评价时，需要判断模型的预测值与对应的观测值是否具有较高的一致性，如果匹配性较好，就认为这一模型拟合数据，否则，将不接受这一模型，需要对模型重新设置。从这一点上来说，模型的适当性指的就是拟合优度。那么可能就有小伙伴会问了，我们要从哪些角度来判断模型的好坏呢？统计
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2023-10-20 16:53:34
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参考资料：【回归分析】台湾交通大学-黄冠华教授goal : to test how well the used model fits to the observed data.in the linear regression,the coeffient of determination , which represents the fraction of the total variation o
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2023-11-21 21:39:51
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1995年VAPINK 等人在统计学习理论的基础上提出了一种模式识别的新方法—支持向量机 。它根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求一种最佳折衷。 以期获得最好的泛化能力.支持向量机的理论基础决定了它最终求得的是全局最优值而不是局部极小值,从而也保证了它对未知样本的良好泛化能力。 支持向量机的理论最初来自对两类数据分类问题的处理。SV M 考虑寻找一个超平面， 以使训练集中属于不同分类
[模型优化]模型欠拟合及过拟合判断、优化方法 一、模型欠拟合及过拟合简介模型应用时发现效果不理想，有多种优化方法，包含： 添加新特征增加模型复杂度减小正则项权重获取更多训练样本减少特征数目增加正则项权重 具体采用哪种方法，才能够有效地提高模型精度，我们需要先判断模型是欠拟合，还是过拟合，才能确定下一步优化方向。
输入1：multinominal logistic regression "nnet")结果1： test (multinomial model)输入2：ordinal logistic regression "MASS")结果2： test (ordinal model)输入3： $observed结果3： cutyhats输入4： $expected结果4：cutyhats
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2023-08-25 16:42:48
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# Cox拟合优度检验在R语言中的实现
Cox比例风险模型是一种用于生存分析的常见统计方法，接下来我们将一起学习在R语言中如何实现Cox拟合优度检验的过程。本文将详细讲解步骤，并配上必要的代码和注释。
## 流程概述
实现Cox拟合优度检验的步骤如下：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 备注 |
|-------
## R语言拟合优度检验的流程
拟合优度检验是用来判断模型在观测数据中的拟合程度的一种方法。在R语言中，我们可以使用chisq.test()函数来进行拟合优度检验。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 准备观测数据和理论分布 |
| 步骤2 | 计算各个观测值和理论值之间的差异 |
| 步骤3 | 计算卡方统计量 |
| 步骤4 | 计算p
原创
2023-09-18 16:48:23
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# R语言Logistic回归拟合优度检验指南
## 引言
Logistic回归是一种用于预测二分类结果的统计方法。在进行Logistic回归分析后，评估模型的拟合优度是至关重要的。这可以通过几个步骤实现。本文将为你详细介绍这些步骤，并提供必要的R代码示例，确保你能够顺利进行此项工作。
## 流程概述
下面是进行Logistic拟合优度检验的基本流程：
| 步骤 | 操作 |
|----
一般常用\(R^{2}\)（判定系数，拟合优度）评价拟合及回归效果的好坏，学过数学或统计学的同学会有这样的印象，\(R^{2}\)的取值范围为[0,1]，\(R^{2}\)的值越接近1代表拟合效果越好，越接近0代表拟合效果越差。
但是，在使用一些人工神经网络库训练模型时（例如：sklearn，pytorch等），这些库内置的计算\(R^{2}\)的方法有时会计算出负值（一般是在模型训练效果很差的情
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2023-07-27 21:43:44
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本博文源于《商务统计》，旨在讲述如何确定回归分析中的拟合优度。当我们用编程软件整出回归分析曲线的时候，怎样合理解释我们拟合优度的好坏呢？在数学中我们用可决系数进行判别。问题起源假设是一条一元线性回归的直线。总所周知，如果直线跟实际点很近，那么我们想当然认为这是一个好的回归直线。我们也知道有一种系数叫做残差系数，描述的是实际值跟预测值之差。我们还知道这种方法基于最小二乘法。那么在拟合出一条回归直线中
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2023-08-28 09:12:48
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本博客根据非常好的excel资料而编写，使用python语言操作，预计使用一周的时间更新完成。需要《非常好的excel资料》word文档，欢迎发邮件给1982500361@qq.com，免费发放。这篇博客对应《非常好的excel资料》里的第4章节里的练习题。1.1 练习题1、①分析：单个正态分布，方差已知时μ的U检验 H_0：u=34 ， H_1：u≠34 ②数据 ③Python代码如下weigh
1、对数据点进行拟合就是回归。利用logistics回归分类的主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。为了实现回归分类器，可以在每个特征上都乘以一个回归系数，然后把所有的结果值相加，将这个总和带入sigmoid函数中，进而得到一个范围在0-1之间的数值。大于0.5的数据被分为1类，小于0.5分为0类。因此，logistics回归也可以看成是一种概率估计。目前，问题转化为如何求
概念最优化算法回归：用一条直线对点（多个数据）进行拟合，（该线条称为最佳拟合直线）这个拟合过程就称作回归主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类过程：收集数据 准备数据，数值型，结构化数据格式最佳 分析数据 训练算法，大部分时间用于训练，目的是为了找到最佳回归系数。 测试算法 使用算法，首先输入一些数据，转换成对应的结构化数值，接着基于训练好的回归系数，就可以对这些数值进行简单
# R语言中的拟合优度卡方检验
## 概述
卡方检验是一种用于检验观测数据是否符合预期分布的统计方法。它通过比较实际观察到的频数与理论预期频数之间的差异来确定模型的拟合优度。本文将介绍如何使用R语言进行拟合优度卡方检验，并提供代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[计算观察频数]
B --> C[计算预期频数]
前情回顾
“跨行高手”威尔科克森发现t检验和方差分析都有一个共同的问题，容易受到极端值影响，于是他想到了一种基于排序(秩)的检验方法，他没想到的是他一个化学家居然是第一个发表这种统计方法的人。这种不依赖于总体参数的统计方法统称为非参数检验，主要应用于不能或不适合使用平均数这类参数的数据，以命名变量和顺序变量为主。然而早在30年以前，卡尔.皮尔逊就提出了卡方
