在多元线性回归中，当我们进行向后消除时，为什么我们要承认每个变量的p值？P值如何帮助我们确定是否包含它？是因为我们有对y的值有显着影响的所有变
浏览 29提问于2019-10-15得票数 0
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我知道的：( ii)现在，∑{ hThetax(i) - y(i) }：指具有给定的Theta值的总错误。误差是指预测值{ hThetax(i) }与实际值之间的差异。y(i)结尾的Xj^(i)代表什么？我们在实现多元线性回归梯
浏览 4提问于2017-02-02得票数 2
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当我将其与方法进行比较时，当我们显式地传递要呈现的ngTemplate时，就会产生混乱。现在，temp ngTemplate将具有由div (或任何其他父容器)传递的上下文，如下所示-我在这里了解的是，我们消除了在ng-template中传递上下文的ngTemplateOutlet我查看了，在那里我发现有一些变量是提供的，这就是<em
浏览 13提问于2021-06-04得票数 6
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我有以下的数据，并计划实现线性回归出来。我已经开始编写脚本，并停止了它，因为日期字段(自变量)抛出了一个错误。有人能帮我修改代码来转换日期字段吗？
浏览 3提问于2020-09-24得票数 0
回归的问题是最小化平方误差之和，即\sum\limits_{i=1}^n (y_i - \hat{y}_i)^2 = 0。但是，只有在线性回归中，才能使用表达式\hat{y}_i = \beta_0 + \beta_1.x_i，然后将平方误差之和降到最小。&= 0 \\ \sum\limits_{i=1}^n \hat{y}_i(y_i - \hat{y}_i) &= 0 \end{align*}
然后利用这些约束条件证明了生成SST=SSE+SSR的数量因此，如果假设回归不是线性<em
浏览 0提问于2021-05-21得票数 2
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当我们必须预测 (或离散)结果的值时，我们使用。我相信我们也可以使用来预测给定输入值的结果的值。
那么，这两种方法有什么不同呢？
浏览 4提问于2012-08-28得票数 269
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据我所知，作为训练的一部分，该算法建立了一条回归曲线，其中y变量的范围从0到1(S型S曲线)。在这里，y变量是一个连续变量(尽管实际上它是一个离散变量)。。当训练数据集反映现实并包括y变量作为离散变量时，算法如何学习S曲线？在训练中没有概率估计，所以我想知道算法是如何学习S曲线的。
浏览 2提问于2021-01-03得票数 1
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我的数据:我的每小时数据中有两个季节模式...每天和每周。例如..。我的数据集中的每一天都基于一天中的几个小时具有大致相同的形状。然而，某些日子，比如周六和周日，我的数据会增加，而且每小时的形状也略有不同。(使用holt-winters，正如我在这里发现的：)
我运行了这个算法，使用24作为我每个赛季的周期，并预测了7个季节(1周)，我注意到它会过度预测工作日而低估周末，因为它基于周五曲线而不是周五
浏览 0提问于2014-09-11得票数 2
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这个问题是关于在多维正态分布中使用协方差矩阵的：x = mu + chol(Sigma) * Zx = mu + Sigma ^ 0.5 * Z
我不确定在多维正态分布定义中是否使用协方差矩阵--分母中的行列式是平方根还是Cholesky因子…
浏览 9提问于2015-01-23得票数 3
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根据物种对点进行了突出，并在基于物种的散点图中添加了2条不同的线性回归线。是否可以从散点图中得到两条线的斜率方程/斜率值？如果是这样的话，如何？是否可以使用统计检验来查看两条直线(刚毛色或云芝色)的坡度方程/斜率值是否有显著差异？提前谢谢。
-P.S。是否也要将测试结果添加为图上的注释？还是把斜率和数字分开比较？请编辑你的</
浏览 5提问于2020-09-24得票数 2
我正试图用宏观经济变量(170个变量)来预测行业的1个月远期回报。我试了几件事：对变量选择进行逐步回归
测试集<em
浏览 0提问于2018-07-11得票数 1
很容易理解具有多个预测因子的线性回归模型的含义，例如：因此，当X1增加一个单位时，预测的响应Y将增加β1单位(假设X2保持不变)，其余的预测因子也一样也适用于具有交互作用条件的回归：在本例中，这表明X1和X2预测器之间存在协同效应，从而消除了加性假设。我还熟悉F-统计，t-值或<
浏览 0提问于2021-04-17得票数 0
我有一个关于的系列文章，很多空值都在行的各个地方。我需要这些值之间的差距用虚线或其他(另一种颜色)来表示。
任何帮助都是非常欢迎的:)谢谢！
浏览 1提问于2013-05-10得票数 0
我正在运行一个简单的比赛时间与温度的回归，只是为了发展一些基本的直觉。我的数据集非常大，每个观察值都是给定比赛中一个单位在给定年份中的比赛完成时间。t P>|t| [95% Conf.，stata在回归中包含一个常量，并且没有一个箱被丢弃。既然常量被包含在回归中，难道不应该丢弃其中一个存储箱，使其成为“基本情况”吗？我觉得我好像在这里遗漏了一些明显的东西。
编辑
浏览 2提问于2017-09-08得票数 3
在我看来，在MXNet中，前两个步骤是绑定的。，为什么我们需要创建符号变量target。只有当我们想要计算成本时，我们才需要它，但是到目前为止，我们只是根据输入来计算输出(通过进行线性转换和SoftMax)。
此外，我们需要为目标提供一个数值来计算输出。因此，它看起来是必需的，但它没有被使用(目标的提供值不会改变输出的值
浏览 0提问于2017-12-07得票数 2
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我在看，它列出了各种操作的大O复杂性。对于动态数组，删除复杂度为O(n)，而对于哈希表，则为O(1)。对于像ArrayLists这样的动态数组是O(n)，这意味着必须从中心移除一些值，然后将每个索引移到一个上，以保持数据块的连续性。因为如果我们只是删除存储在索引k处的值而不是移位，那么它就是O(1)。但是在具有线性探测的哈希表中，删除是一回事，您只需通过Hash函
浏览 9提问于2013-12-11得票数 2
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最小二乘优化
、、、
用\hat{\beta} = (Y - \beta X)^T (Y-\beta X)给出的成本函数来评价\beta的权重。这里，X是数据，Y是输出。利用导数，我们得到了权值的估计。这是最小二乘公式。( 1)当观测(输出) y_i、i=1,2,..,N数为范畴时，能使用最小二乘(LS)吗？我不太明白使用LS的分类问题是如何用导数来处理分类案例的。
( 2)当数据X为一次热编码时，可以使用LS吗？
浏览 0提问于2019-02-10得票数 6
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