1回答
我使用以下代码查找Linregress参数：from scipy.optimize import curve_fitprint(res)由此我得到了所有的线性回归</em
浏览 4提问于2018-09-24得票数 1
data.frame( x=rnorm(100, 34, 20), 如何获得以下四个变量：
斜率来自A组的简单线性回归线(比较x与y)。斜率来自B组的简单线性回归线(比较x与y)。A组简单线性回归线斜率</
浏览 6提问于2021-08-02得票数 0
回答已采纳
1回答
梯度下降图是如何工作的？
、、、
我有一个问题，了解梯度下降，例如，让我们采取一个简单的线性回归与1的特征，在绘制回归线后，误差计算的误差是Ypred，然后计算成本函数的每个斜率和截距的回归线。现在，该代价函数被绘制在斜率和截距处，以求成本函数相对于斜率的最小值，并通过梯度截距。
为什么我们要绘制成本函数图，然后找出最低值呢？
浏览 3提问于2021-03-07得票数 0
回答已采纳
假设我有一些数据，并且可以使用scipy.stats.linregress计算斜率，例如：from scipy import stats
x = np.arange(len(data))正如您所看到的，我可以得到线性回归的<em
浏览 1提问于2019-04-12得票数 0
回答已采纳
1回答
我使用numpy.polyfit得到一个线性回归: coeffs = np.polyfit(x，y，1)。
使用numpy计算拟合斜率误差的最佳方法是什么？
浏览 0提问于2014-12-04得票数 3
回答已采纳
在线性回归中，我们必须对不同的直线进行拟合，选择误差最小的一条，那么在不能直接给出最佳拟合线的情况下，给出一个能给出斜率和截距值的m，b公式的动机是什么？📷
1.假设我将数据集中的值应用于m，b的公式，并找到了回归线yhat = 17.5835x+6，例如，假设为这一行计算的误差为3。2.假设我随机地拟合另一条线(我没有用m，b
浏览 0提问于2020-08-14得票数 1
回答已采纳
如果我执行命令lin.reg.fit(X,Y)我真的不明白这和这之间的区别。scipy.stats.linregress(X,Y)有人能告诉我这里有什么区别吗？
浏览 0提问于2019-03-09得票数 4
1回答
用于线性回归的神经网络
、、、、
我找到了一个非常棒的源代码，它完全符合我所需要的模型：你有一个x->y图，每个x值都是“特征”的总和，或者我将如何表示它们，z。因此x->y图的回归线应该是函数，其中h(x)是回归线( h(SUM(z(subscript-i)) )
在这种神经网络中，其思想是以最小化最小平方误差的方式为每个z-value分配一个权重。梯度函数用于更新权重以最小化误差</e
浏览 1提问于2016-02-03得票数 0
2回答
我希望从N×M矩阵和N-1矩阵中的一组已知的地面实况解计算最小二乘线性回归。从那里，我想得到每个回归的斜率、截距和残差值。基本的想法是，我知道应该预测N行中每个样本的实际值，我想使用残差来确定M列中哪组预测值最准确。] [3.1]
依此类推，输出计算出的每个回归的斜率、截距和标准误差</e
浏览 1提问于2012-07-10得票数 1
1回答
MathNet.Numerics内部是否有计算回归斜率误差的函数？; double b = p.Item2; // == 0.5; slope谢谢
浏览 4提问于2015-02-19得票数 2
1回答
我有一些时间序列数据，我想计算Pandas过去n天的groupwise滚动回归，并将该回归的斜率存储在一个新列中。我搜索了更老的问题，它们要么没有得到回答，要么使用了Pandas OLS，我听说它已经被弃用了。我认为我可以将df.rolling.apply()与scipy.stats.linregress函数结合使用，但我找不到一个能做我想做的事情的lambda函数。下面是一些示例
浏览 1提问于2019-10-22得票数 3
1回答
我有一张表格，里面有很多人在几个月内的数据。为了简化它，假设预处理可以给我一个PersonID、MonthNumber、Value的表。
“一般来说，这些人的价值观是变得越来越好，还是随着时间的推移而变得越来越差？”一种方法是计算每个人在我可用的月份内的线性回归</em
浏览 5提问于2016-02-24得票数 0
我有一个数据集，其中的值可以绘制为x值和y值。Y轴上的数据具有不对称误差，即，我想用线性函数来拟合这些数据。我可以用python中的许多方法来做这个拟合，但它们都有相同的问题，那就是如何也获得拟合参数的误差。与非常相关，但不可能(或至少不直接)使用，因为我的数据在纵坐标(y轴)上具有不对称误差，以便也获得斜率误差。
那么，当y
浏览 3提问于2014-05-28得票数 3
我使用函数对一些2D数据进行简单的线性回归，例如：x = [5.05, 6.75, 3.21, 2.66]gradient, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x,y)
我不知道这意味着什么。这个说它代表了“梯度线的
浏览 0提问于2015-07-16得票数 9
回答已采纳
1回答
有没有python包(statsmodel/scipy/pandas/etc...)具有在python中估计具有自回归误差的线性回归模型的系数的功能，例如下面的SAS实现？
浏览 2提问于2016-04-12得票数 2
我使用朱莉娅软件包glm进行逻辑回归。朱莉娅代码在下面logit = glm(@formula(Y ~ X), my_data, Bernoulli(), LogitLink())
该代码将用标准误差、z值、p值和置信区间计算估计的截距和斜率但我只需要估计拦截和斜率。我不想让朱莉娅计算别的，除了拦截和斜率。我有一个大数据集，我对很多Y进行了logistic回归，但只有一个X。由于我只需要估计截距
浏览 2提问于2022-02-19得票数 0
回答已采纳
10回答
我正在尝试使用Numpy和Scipy找到计算坡度的最快和最有效的方法。我有一个包含三个Y变量和一个X变量的数据集，我需要计算它们各自的斜率。例如，我可以很容易地一次做一行，如下所示，但我希望有一种更有效的方法来做这件事。我也不认为线性回归是最好的方法，因为我不需要在我的结果中使用任何辅助变量，如intercept，standar
浏览 6提问于2012-03-03得票数 29
回答已采纳
1回答
我有一个非常简单的3点数据点的例子，我想使用y=a0 + a1x或scipy.stats.linregress通过这些点进行线性拟合。
对于进一步的误差传播，我需要在斜率和截距上的误差。到目前为止，我并不是统计学方面的专家，但在枕面方面，我只知道在斜坡和拦截中不分裂的stderr。Polyfit有可能估计协方差矩阵，但这并不适用于3个数据点。例如，当使用qtiplot时，它会产生<
浏览 0提问于2019-06-23得票数 2
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
