01. 用理论或逻辑表述提出研究选题在进入模型之前，这是提出问题的部分，即告诉读者为什么要研究这个问题。比如，认为现有的理论不能解释某一现象，或者要澄清对某一问题的认识，又或者是质疑现有理论等等。在这一步，就是要让读者相信你的问题“要么重要，要么有趣，要么两者都有”。例如，环保政策是否会带来环境的改善，汇率变更如何影响进出口贸易等等。对该问题的描述可以通过经济理论的表述进行分析，也可以依据经济现象
文章目录6. 插值与拟合6.1 插值6.1.1 一维插值6.1.2 二维插值6.2 拟合问题6.2.1 拟合的计算6.2.2 多项式拟合6.2.3 非线性拟合6.3 拟合问题与插值问题的区别7.模糊综合评价模型7.1 变异系数法求得权向量A。7.2.1 相对偏差模糊矩阵评价法确定R。7.2.2 相对优属度模糊矩阵评价法确定R。7.3 对B分析处理后即可获得综合评价结果。8. 相关性分析8.1 两
作者：丁点helper来源：丁点帮你生存分析的上一篇文章主要通过一张表格介绍了计算生存率的方法，称作K-M法，也叫乘积极限法，简单来讲就是将生存概率相乘获得生存率。生存曲线的估计方法（1）：先看懂这个表，比如，前面我们讲过：好比身高的样本均数，抽取的第一拨人计算的平均身高和第二拨人的平均身高是有差异的。因为它们都是样本统计量，所以会随着样本的变化而变化。同样地，如果我们想象一下，把这些样本统计量放
# Python 中回归系数的置信区间解析
在数据分析和统计建模中，回归分析是一种常见的方法。通过回归分析，我们可以建立自变量（输入变量）与因变量（输出变量）之间的关系。然而，除了计算回归系数之外，了解这些系数的不确定性同样重要。这时，置信区间便应运而生。当前，Python 提供了丰富的库可以帮助我们轻松计算回归系数的置信区间。本文将结合代码示例，详细讲解如何在Python中计算回归系数的置信区
简介世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病。心血管疾病的早期预后可以帮助决定改变高危患者的生活方式，从而减少并发症。本研究旨在查明心脏病最相关/风险因素，并使用机器学习预测总体风险。数据准备 来源该数据集（查看文末了解数据获取方式）来自对居民正在进行的心血管研究。分类目标是预测患者未来是否有 10 年患冠心病 (CHD)
岭回归λ值的确定–可视化法由于岭回归模型的系数是关于λ值的函数，因此可以通过绘制不同的λ值和对应回归系数的折线图确定合理的λ值。根据不同的λ值计算相应的回归系数。在Python中，可以使用sklearn子模块linear_model中的Ridge类实现模型系数的求解通过Ridge“类”完成岭回归模型求解的参数设置，然后基于fit“方法”实现模型偏回归系数的求解通过Ridge“类”完成岭回归模型求解
决策树 决策树：是一种基本的分类与回归的方法、是基于特征对实例进行分类的树形结构 决策树通常有3个步骤：特征的选择，决策树的生成，决策树的修建 下图为决策树的示意图 决策树的特点 优点：计算复杂度不高，输出结果容易理解，对于中间值缺失不明感，可以处理不相关特征数据 缺点：可能会出现数据结果拟合问题 适合数据：数值型和标称型 （标称型数据：比如布尔类型的数据）决策树可以分成ID3、C4.5和CART
这一章前半部分讲了一元回归模型 中 和 进行假设检验和置信区间的计算。因为其计算方法与第三章的统计学复习中涉及到的关于 的假设检验与置信区间计算部分十分相似，所以前两节并无明显的新内容。 第三节讲了一元回归模型中的一种特殊情况，即当X为二值变量时，回归系数 应当如何解释。一般的一元回归模型中， 表示
在介绍如何使用逻辑回归进行分类时，我们首先需要大概了解下什么是回归，什么是逻辑回归。回归分析(Regression Analysis)在统计学中，回归分析(regression analysis)是一个用于估算变量之间关系的统计学过程。回归分析关注的焦点是在一个因变量(dependent variable)和一个或多个自变量(independent variable)之间的关系。更明确的说法就是，
戴明回归使用正交回归（也叫 Deming 回归）可以确定两种仪器或两种方法能否提供相似的测量结果。正交回归检查两个连续变量（一个响应变量 (Y) 和一个预测变量 (X)）之间的线性关系。与简单线性回归（最小二乘回归）不同，正交回归中的响应和预测变量均包含测量误差。在简单回归中，只有响应变量包含测量误差。当这两个变量包含测量误差时，如果您使用简单回归确定可比较性，则结果取决于计算过程假设
@[TOC]开始机器学习第二遍的整理和总结这次笔记主要是用来总结logistic回归和最大熵以后的总结都是对照机器学习， 机器学习实战和统计学习方法3本书来展开的， logistic算法在机器学习里面并没有单独的介绍， 在机器学习实战里面最了单独的介绍，但是在统计学习方法这里是和最大熵放一起的，因此我的总结也是把这两个部分放在一起进行。logistic 算法介绍logistic回归由Cox在195
我们总是希望能够从一些样本数据中去探究数据总体的表现特征，在网站数据分析中也是如此，我们试图从最近几天的数据表现来推测目前网站的整体形势是怎么样的，有没有变好或者变差的信号，但当前几天的数据无法完全代表总体，所以这里只能使用“估计”。同时，网站的数据始终存在波动，将最近时间段的数据作为抽样样本很可能数据正好处于较低或者较高水平，所以我们用样本得到的估计值不可能是无偏差的，我们同时需
Logistic回归
优点：计算代价不高，易于理解和实现
缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高
适用数据类型：数值型和标称型数据
实现Logistic回归我们需要借助类似于阶跃函数的Sigmoid函数，sigmoid（z） = 1/（1+exp（-z））。
可以知道sigmoid函数的值域是（0，1），在足够大的定义域上此函数近似于阶跃函数。
MATLAB 线性回归多项式拟合+预测区间、置信区间的绘制一、前言二、多项式拟合polyfit1、语法2、示例三、区间绘制四、整体源码五、思考六、参考博客 一、前言现有一组数据：x、yx=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];
y=[11 13 15 14 17 14 18 16 19 20];对该数据进行线性回归（1次多项式拟合）并且绘制预测区间和置信度为95%的置信区间 拟合参数:
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2023-12-19 15:47:01
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第一节是一元回归统计推断在多元回归中的推广，主要针对的是单个系数的假设检验和置信区间，除了在假设阶段有所不同（比如是在固定其他变量的情况下，被检验变量对因变量没有影响），基本步骤是一样的，理论基础也都是“OLS估计量在原假设下服从大样本正态分布，其中均值为假设的真值而方差具有一致估计量”（后半句我并没有看懂，前半句是告诉我们要牢记“这些抽样的不确定性的量化方法只有在大样本情况下才有效
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2023-11-28 06:38:55
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一、关于体温、性别、心率的临床数据对男性体温抽样计算下95%置信区间总体均值范围。转自：https://www.jianshu.com/p/a3efca8371ebimport pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
#读取数据
df = pd.read_csv('
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2023-06-27 10:47:10
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一、问题描述：回归分析就是利用已知的数据来确定回归方程中的系数。 一元线性回归分析是一种非常简单也是非常基本的回归理论，能够用来刻画两个变量之间的以线性关系的变化趋势，进而预测未知点处的数据。 一元线性回归分析就是利用已知数据估计方程y=kx+b中的系数k和b，常见的方法有：计算数学的方法——最小二乘法、统计方法——最大似然估计法、机器学习方法——感知机等，此外还可以基于矩阵的运算来直接求解，这是
前面已经知道了用点估计量来估计总体的均值、方差或一定比例的精确值 ：是根据样本数据有可能做出的最好的猜测。现介绍另一种估计总体统计量的方法——一种考虑了不确定性的方法。：是根据样本求出总统统计量的一个有高可信度的数值范围。为什么要用置信区间在利用点估计量求出总体的主要统计量时，就算我们取到了无偏估计量，但是我们在取其他样本来做分析时也不会是该估计量，这就会对我们的分析做出错误的引导，而且现实生活中
实验报告内容：1、实验目的：熟练掌握利用SPSS进行参数估计的实现方法。2、实验要求：利用SPSS软件求比例p的置信区间；利用SPSS软件求单正态总体均值的置信区间；利用SPSS软件求双正态总体均值差的置信区间。3、仪器用具及材料：PC机，SPSS软件4、实验内容： 1.比例p的置信区间在一批货物中随机抽取80件，发现有11件不合格，试求这批货物的不合格品率p的置信水平0
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2023-10-27 00:33:11
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一、参数估计概念
简单说就是用样本统计量去估计总体的参数
样本统计量用：
?
二、点估计与区间估计
我的理解是：给出总体参数的一个区间，比如说通过一个样本统计量加减标准误，得到一个范围（区间），推测总体的参数在这个范围（区间）内容
由样本均值的抽样分布可以知，在重复抽样或无限总体抽样的情况下，样本均值的数学期望等于
