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英文字典中文字典相关资料:


  • 回归分析的几个问题：异方差性、自相关性、多重共线性 . . .
    本文探讨了回归分析中的三大问题：异方差性、自相关性和多重共线性。 针对每种情况，文章详细介绍了其概念、产生原因、带来的问题以及诊断与解决方法。 摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 > 在 回归分析学习笔记（一）：尽量详细且说人话 中介绍了经典 回归分析 的基本假设，如果假设条件不满足会出现一些问题，现在就来具体的介绍一下。 对于我们分析的具体问题，叙述逻辑为：概念描述——产生原因——导致结果——补救措施。
  • 回归系列（1）——怎样正确地理解回归 - 知乎
    一般情况下，就是找Y的影响因素或者说是衡量自变量（X）对因变量（Y）的影响程度，即便不理解其中的数学计算也可以很容易地凭借各种软件找到我们想要的结果。 确实如此，线性回归，尤其是一般线性模型（一个Y，多个X）使用起来没什么障碍，但大家是否完全理解清楚了所有应该掌握的内容（非数学计算）可能有待思考，这个系列的文章我们以“线性回归”为主题，希望能让大家对这个问题的认识能再全面一丁点。 一、回归一词的来源 初学的小伙伴有没有思考过，为什么叫“回归”？
  • 怎么判断用哪个回归模型？如线性回归，曲线回归，逻辑回归 . . .
    在研究X对于Y的影响时，会区分出很多种情况，比如Y有的是定类数据，Y有的是定量数据（可参考SPSSAU官网帮助手册），也有可能Y有多个或者1个，同时每种回归分析还有很多前提条件，如果不满足则有对应的其它回归方法进行解决。
  • logistics回归为什么频数为0,而删去纳入方程 - 百度知道
    逻辑回归分析中，当某个自变量的频数为0时，会出现一些问题，特别是在模型中使用该变量进行预测时。 这种情况下，保留该变量并将其纳入回归方程，会导致模型无法准确估计相应的系数和效果。
  • 算法金 | 线性回归：不能忽视的五个问题 - 阿里云开发者社区
    显著性检验失效：多重共线性会导致回归系数的显著性检验失效，具体表现为回归模型的总体检验（F检验）可能表明模型显著，但单个回归系数的t检验却显示不显著。
  • logistic回归如何将频数做为因变量 - SPSS论坛 - 经管之家
    按照我的理解，你的因变量可以分为两种。一是家庭是否出现在网格中（这是二分类，可以用二元Logistic回归 probit回归）；二是每类家庭出现的频数与影响因素之间的回归方程，这里的因变量是每类家庭出现的频数，是一个连续性的变量，可以做多元回归。
  • 终于有人把线性回归讲明白了_问题
    回归问题是一类预测连续值的问题，而能满足这样要求的数学模型称作回归模型，我们即将介绍的线性回归就是回归模型中的一种。 许多教材讲到回归模型，总是匆匆进入具体的算法当中，而往往忽略替初学者解答一个问题： 为什么回归模型能够进行预测？
  • 线性回归模型详解(Linear Regression) - CSDN博客
    当要预测的变量y输出集合是无限且连续，我们称之为回归。比如，天气预报预测明天是否下雨，是一个二分类问题；预测明天的降雨量多少，就是一个回归问题。 变量之间是线性关系
  • R:用频数表进行logistic回归，找不到正确的Pearson X平方 . . .
    我对下面的数据框架进行了logistic回归，得到了一个合理的结果(与使用STATA的结果相同)。但是，我从R得到的Pearson平方和自由度与STATA非常不同，而STATA又给了我一个很小的p值。而且我无法得到在ROC曲线下的面积。有人能帮我找出为什么残差()在先验权值的glm()上不起作用，以及如何处理ROC曲线下的
  • 机器学习-回归问题(Regression) - 知乎
    引起实际值 \hat{y} 与预测值 y^{*} 之间存在误差的因素有两点，一个是偏差值（bias），另一个则是方差（varience）。 而由这两类偏差引起误差的相对大小可以将错误拟合结果分为两类： 欠拟合（underfitting） 和 过拟合（overfitting） ，如下图所示：





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