对数据框的每组进行线性拟合，检查异方差
是统计学中的一种分析方法，用于检验线性回归模型的合理性和稳定性。异方差指的是不同组别或条件下的数据方差不相等。
在进行线性拟合时，我们通常假设数据的方差是恒定的，即同一组别或条件下的数据具有相同的方差。然而，在实际情况中，数据的方差可能会随着自变量的变化而发生变化，这就是异方差的存在。
为了检查异方差，可以使用统计学中的一些方法，如残差图、方差齐性检验等。
- 残差图：绘制每个组别或条件下的残差图，观察残差是否随着自变量的变化而发生明显的变化。如果残差图呈现出明显的锥形或漏斗形状，即残差的方差随着自变量的变化而增加或减少，就可以怀疑存在异方差。
- 方差齐性检验：常用的方差齐性检验方法包括Bartlett检验和Levene检验。这些检验方法可以通过比较不同组别或条件下的残差方差来判断是否存在异方差。如果检验结果的p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为存在异方差。
对于线性拟合中的异方差问题，可以采取以下解决方法：
- 数据转换：通过对自变量或因变量进行适当的数据转换，可以使数据满足方差恒定的假设。常用的数据转换方法包括对数转换、平方根转换等。
- 加权最小二乘法：在线性回归模型中，可以使用加权最小二乘法来处理异方差。加权最小二乘法会对不同组别或条件下的数据赋予不同的权重，以减小异方差的影响。
- 使用广义线性模型：广义线性模型是一种扩展的线性回归模型，可以处理异方差等非正态分布的情况。通过选择适当的链接函数和权重函数，可以更好地拟合异方差数据。
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2回答
我正在用OLS方法拟合一个标准的多元回归。我有5个预测因子(2个连续的和3个分类的)加上2个双向交互项。我用残差和拟合图做了回归诊断。异方差非常明显，bptest()也证实了这一点。
我不知道下一步该怎么办。首先，我的因变量是合理对称的(我不认为我需要尝试DV的转换)。我的连续预测也不是高度倾斜的。我想在lm()中使用权重；但是，我如何知道要使用什么权重呢？
有没有一种方法可以自动生成用于执行加权最小二乘的权重？或者你还有其他的办法吗？
浏览 1提问于2014-06-25得票数 3
1回答
我正在拟合一个具有6个预测值的多元线性回归模型(3个连续预测值和3个分类预测值)。残差vs.拟合图表明存在异方差，bptest()也证实了这一点。
我还计算了我的训练数据和测试数据的sqrt，如下所示：
sqrt(mean(sales_train_lm_pred-sales_train$SALES)^2)
3533.665
sqrt(mean(sales_test_lm_pred-sales_test$SALES)^2)
3556.036
我尝试拟合glm()模型，但仍然没有纠正异方差。
glm.test3<-glm(SALES~.,weights=1/sales_fitte
浏览 41提问于2019-11-11得票数 0
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我有一些数据，y有误差，y_err，测量值为x。我需要拟合一条直线，以模拟matlab中的一些代码，特别是具有稳健"on“的拟合方法，并将权重设为1/yerr。matlab文档称它使用了bisquare方法(也称为TukeyBiweight方法)。目前为止我的代码是..。
rlm_model = sm.RLM(y, x, M=sm.robust.norms.TukeyBiweight())
rlm_results = rlm_model.fit()
print rlm_results.params
然而，我需要找到一种方法，包括来自yerr的权重。希望大家能帮忙
浏览 7提问于2014-02-13得票数 1
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1回答
我对R和统计都很陌生，真的需要你的帮助。我应该分析一些数据，以找到一个描述它的分析模型。我有2个反应(y1，y2)和(4个预测因素)。我考虑使用R执行分析，并遵循以下步骤: 1)对于每个响应，我测试了一个线性模型(lm命令)，并发现：
Call:
lm(formula = data_mass$m ~ ., data = data_mass)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-7.805e-06 -1.849e-06 -1.810e-07 2.453e-06 7.327e-06
Coe
浏览 1提问于2019-04-02得票数 1
wls_prediction_std返回我拟合的模型数据的标准差和置信区间。我需要知道从协方差矩阵计算置信区间的方法。(我已经尝试过通过查看源代码来解决这个问题，但还是做不到)我希望你们中的一些人可以通过写出wls_prediction_std背后的数学表达式来帮助我。
浏览 1提问于2013-12-14得票数 5
如果有人能帮我解决这个问题，我会很高兴的。我有重复测量设计的数据，在那里我们测试了鸟类(time.dep)感染前后的反应(exper)。我们也有FL (燃料负荷，瘦身质量的百分比)，脂肪评分和组(实验和对照)作为解释变量。我决定使用LME，因为残差的分布并没有偏离常态。但是，残差的同质性存在一个问题。“前”组和“后”组之间以及脂肪水平之间的差异有显着性(Fligner检验、p=0.038和p=0.01 )。
ring group fat time.dep FL exper
1 XZ13125 E 4 0.36 16.295 before
2 XZ13125
浏览 1提问于2014-06-08得票数 4
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这个问题类似于，但有一个附加的细微差别：
我的数据是异方差的，我想用统计模型提供的任何一种异方差一致标准误差(HC0_se、HC1_se等)来绘制平均值的置信区间。对于每个拟合的值，我找不到任何容易获得这些信息的方法(虽然很容易得到每个系数的间隔)。它似乎也不像标准的平均置信区间数据那样包含在stats.outliers的结果汇总表中。
两个问题：
有人知道我该怎么做吗？
对于线性回归结果对象中也可用的异方差一致协方差矩阵，人们通常使用什么？为什么要这样做？
非常感谢
浏览 5提问于2014-01-28得票数 1
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2回答
我在对多元线性回归进行建模。我使用bptest函数来测试异方差。在小于0.05的情况下，结果是显著的。
如何解决异方差问题？
浏览 1提问于2020-06-06得票数 0
在我的统计课程中，我学会了根据标准化预测值绘制标准化残差，如果这些值适合于大致矩形的形状，则应该存在同方差。然而，我发现在这种情况下很难判断。在我看来，它看起来既不是明显的同方差，也不是异方差。有人能帮上忙吗？ ?
浏览 35提问于2019-03-12得票数 1
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nlme包为我提供了一种使用resid(fitted对象，type=“规范化”)对归一化残差进行合成的方法，但是lme4没有选择这样做。如果没有lme4中的这个特性，我就无法诊断自相关。
我不认为R stats包resid(lme4object,type="normalized")工作，lme4-object$residuals是不正确的语法。
lmer/glmer是merMod对象。
拟合混合效应模型描述的类"merMod“--混合效应模型表示为继承自类lmResp的类的merPredD对象和响应模块。具有lmerResp响应的模型有类lmerMod；glmResp响
浏览 8提问于2022-08-23得票数 1
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📷
我试图建立一个基于许多变量的房屋销售价格线性回归模型(基于这个Kaggle挑战https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques的数据)。
上面的分布是二楼的面积，以平方英尺为单位，y轴是销售价格。它显示出一个明显的线性，除了没有二楼的房屋显然不是以0美元出售的事实。
我有许多这样的变量，它们有一些阈值，无论是上的还是下的，对于单个值都有很大的响应分布。如果我简单地排除这些值，那么这条曲线的截距将通过原点。我是否应该让这种情况出现，并假设0美元的价格标签将被我回归中的其他变量所纠正？
处理/拟合这样的数据
浏览 0提问于2016-10-18得票数 1
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我正在使用python包实现。我的稀疏矩阵的大小是146860 x 10202。我已经将它划分为大小为2500 x 10202的各种子矩阵。对于每个子矩阵，SVR拟合大约需要10分钟。有什么方法可以加速这一过程？请推荐任何不同的方法或不同的python包。谢谢!
浏览 7提问于2013-03-23得票数 5
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我有以下数据集：
share <- c(-0.16,-0.07,0,0,-0.06,-0.06,-0.18,-0.23,-0.07,-0.24,0,0,-0.22,-0.15,0,0,-0.09,-0.2,0,-0.19,0,-0.16,-0.24,-0.14,-0.22,-0.22,0,-0.18,0,0,-0.01,0,0,-0.14,0,-0.06,0,-0.12,0,0,-0.14,0,0,0,-0.02,0,0,0,0,0,-0.19,0,-0.21,-0.08,0,0,0,-0.1,-0.17,0,0,-0.13,-0.08,-0.1,0,-0.05,-0.06,0,0,-0
浏览 4提问于2015-03-13得票数 2
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1回答
我正在研究我的人工智能问题，我正在按照这个例子中的说明：
在那里，他们使用支持向量机来分类：
classifier = fitcecoc(trainingFeatures, trainingLabels, ...
'Learners', 'Linear', 'Coding', 'onevsall', 'ObservationsIn', 'columns');
我用我自己的数据集尝试了这个例子，它有一个89.5%的高超能力--它工作得很好，但是现在我想用我自己的支持向量机来尝试我自己的设置，
浏览 3提问于2017-04-23得票数 0
1回答
我想测试时间序列中的异方差。python中的工具，如: statsmodels.stats.diagnostic.het_breuschpagan，需要将残差作为数据拟合模型获得的输入。因为这种测试依赖于所训练的模型的优良性。我想在不训练任何模型的情况下，直接对数据本身进行时间序列的异方差检验。所以我用R中的McLeod.Li检验来测试原始时间序列。我分析了个体特征具有异方差。为了消除异方差性，我在数据中的所有条目中添加了1(因为它有0项)，并计算出异方差值移到0。为什么？
浏览 0提问于2019-01-21得票数 1
我试图用多元拟合来找到一组数据的最佳拟合直线，但我也需要知道参数的不确定性，所以我也想要协方差矩阵。在线文档建议我写：
多适合(x，y，2，cov=True)
但这就产生了错误：
TypeError: polyfit()得到了一个意外的关键字参数'cov‘
当然，足够多的帮助(Polyfit)没有显示关键字参数'cov‘。
那么，在线文档是指之前发布的numpy吗？(我有1.6.1，最新的)。我可以写我自己的多功能，但有没有人建议，为什么我没有一个协方差选项，我的多重拟合？
谢谢
浏览 4提问于2012-04-21得票数 2
1回答
我有一个大约150个样本的数据集，其中每个样本有11个输入和3个输出。我试图建立一个完整的回归模型来接受11个要训练的输入来预测3个输出，问题是样本如此之少，训练一个完整的模型几乎是不可能的。出于这个原因，我正在尝试使用pythons sklearn中的回归，例如线性回归。根据我所能发现的，大多数回归模型要么支持一个输入来预测一个输出(在回归完成之后)，要么支持多个输入来预测一个输出。 问:是否有任何类型的回归支持许多输入来预测许多输出。或者任何可能更适合我的需求的回归类型。 谢谢你的帮助！
浏览 12提问于2021-09-21得票数 0
1回答
我对R不熟悉，我创建了一个线性二元回归的av图。我想知道如何解释角落里的回归残差是这样的？
你认为它会遵循异样的模式吗？
谢谢!
注:我的二元格式是性别:男性(0)，女性(1)，就业:就业(1)，失业(0)
浏览 4提问于2022-05-02得票数 0
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2回答
我想检验我的线性回归模型的所有假设是否成立。我手动做了这件事，看起来很好。但是，我想再次检查gvlma函数。我得到的输出是：
gvlma(x = m_lag)
Value p-value Decision
Global Stat 82.475 0.00000 Assumptions NOT satisfied!
Skewness 72.378 0.00000 Assumptions NOT satisfied!
Kurtosis 1.040 0.30778
浏览 0提问于2017-04-06得票数 9
4回答
我知道高方差会导致过度拟合，而高方差是因为模型对异常值很敏感。
但我可以说，方差是，当预测点太长时，会导致高方差(过拟合)，反之亦然。
浏览 0提问于2018-12-10得票数 1
1回答
我在某些数据上实现了高斯分布模型，如果σ(协方差矩阵)是奇异的，那么它就不是可逆的，将导致计算概率的失败。我认为在sigma中添加一个恒等矩阵将使sigma可逆，但这将使模型不适合数据。
是否有办法使σ矩阵可逆，并保持模型拟合数据？
有一组数据：(x1，x2)_1，(x1，x2)_2，.，(x1，x2)_i。其中x1和x2是连续实数，有些(x1，x2)可以出现伺服次数，我假设这些数据遵循Guassian分布，然后计算平均向量为(平均(X1)，均值(X2))，然后像往常一样计算协方差矩阵。在某些情况下，协方差矩阵可能是奇异的，我认为在它上增加一些随机的小位移可以使它成为非奇异的，但我不知道如何正
浏览 1提问于2014-12-23得票数 0
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我一直在用1 lppm (线性网络上的点模式)在spatstat上使用一堆协变量和拟合对数线性模型，但是我不知道如何检查过拟合。有什么快捷的方法吗？
浏览 11提问于2022-09-01得票数 2
我有一个线性模型，我试着用内源变量中的一个很好的离群值来拟合数据，而不是在外生空间。我研究过，在这种情况下，基于M-估计的RLM估计是很好的.
当我以如下方式将RLM与我的数据相匹配时：
import numpy as np
import statsmodels.formula.api as smf
import statsmodels as sm
modelspec = ('cost ~ np.log(units) + np.log(units):item + item') #where item is a categorical variable
results = sm
浏览 4提问于2014-02-03得票数 3
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所以，我定义了一个高斯分布，后来我把它拟合成了数据点。我是这样定义的：
def Gauss(x, a, x0, sigma):
return a * np.exp(-(x - x0)**2 / (2 * sigma**2))
popt, pcov = curve_fit(Gauss, x, y, p0=[max(y), mean, sigma])
当我要求打印我的popt时，我得到了一个矩阵，它首先给出了最大y值，然后给出了平均值，最后给出了高斯的西格玛。现在，我想知道这些值的误差，所以我想知道高斯拟合的误差。我认为我可以从pcov (协方差矩阵)中检索错误，但是当被要求打印pcov
浏览 1提问于2019-03-11得票数 2
1回答
异方差测度度
、、
我用Breusch检验分析了我的时间序列，并观察到其中存在异方差。经过box变换，我再次用Breusch检验了时间序列.时间序列仍表现出异方差。然而，我不知道如何测试异方差是否已经得到部分或部分纠正。请任何人指导如何测量异方差度，因为我在R中使用的测试给出了Pvalue，而我只能知道是否存在异方差。
浏览 0提问于2019-08-13得票数 1
在处理这些条款时，我总是迷失方向。特别是关于这种关系的问题，如低拟合-高偏差(低方差)或过拟合-高方差(低偏差)。以下是我的论点：
来自维基：
在统计中，**过度拟合是“产生一种分析，该分析与某一特定数据集过于密切或准确地对应，因此可能无法拟合额外的数据或可靠地预测未来的观测”。1--过度拟合模型是一种统计模型，包含比数据更多的参数。2的本质是在不知情的情况下提取一些剩余的变化(即噪声)，就好像这种变化代表了底层的模型结构一样。3.：45次拟合发生在统计模型不能充分捕捉到数据的底层结构时。未拟合的模型是一个模型，其中一些参数或术语会出现在一个正确指定的模型中。2。
基于这一定义，拟合不足和过度
浏览 0提问于2021-08-15得票数 1
1回答
我正在尝试使用来自scikit的LinearRegression来拟合线性模型。从预测函数中，我得到了一个点估计预测值，但我需要一个可能值的分布，其中预测的点值可能是高斯的平均值。我想知道是否有一种方法可以从任何scikit模型中获得这样的发行版。我检查了方差得分，但找不到将其映射到方差的方法。请帮帮忙。
浏览 0提问于2016-03-19得票数 2
2回答
我有一些数据，我用R将它们画在一张图上，然后，我画出关于这些数据的黄土函数。代码如下：
data <- read.table("D:/data.csv", header=TRUE, sep=",", na.strings="NA", dec=".", strip.white=TRUE)
ur <- subset(data, select = c(users,responseTime))
ur <- ur[with(ur, order(users, responseTime)), ]
plot(ur, xlab=
浏览 5提问于2014-03-17得票数 0
2回答
在统计中，如果随机变量的所有随机变量都有相同的有限方差，那么随机变量序列是同方差的。这也称为方差的同质性(维基百科)。
这个假设是否仅适用于线性回归模型？
如果没有，是否有任何相关的方法来检查非线性模型？
浏览 0提问于2021-04-12得票数 2
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2回答
我想根据今年的制药数据(药品代码)、年龄、性别和今年的成本，对一组患者明年的药品成本进行建模。
我用线性回归，得到了一个R^2为0.69，这是惊人的好。当我将病人分成5组，按本年度的成本计算，我可以看到，最低的80 %表现极差，而前20%的人则以0.71的分数弥补了这一点。
80%的人的花费大约在500欧元以下，而那些成本很高的人却有高达500.000欧元的极端成本。
我认为，由于线性回归想要将残差降到最低，用相对较小的残差来预测底层成本不会带来与尽量减少高成本一样多的收益。
是否有一种替代模式，在这种情况下也能更好地预测小额成本？
浏览 3提问于2021-04-08得票数 0
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1回答
我想要解决的优化问题，以寻找最优权向量组。你想对如何用R来解决这个问题提出一些建议吗？非常感谢。
问题如下。
给定N个群，我们知道它们的相似矩阵
在这些N群中。S的维数为N*N。
在每组中，都有K个向量。
。每个向量中都有M个元素，其值为0或1。
。
我们可以在这些K向量的基础上拟合平均向量。例如，平均向量
根据每组中的这些矢量，我们可以计算出它们之间的相关性。
在这些矢量中。
目标是最小化相关矩阵C与已知相似矩阵S之间的差异。
浏览 2提问于2022-04-14得票数 0
我在Python中使用statsmodels.formulas.api.quantreg()进行分位数回归。我发现，在拟合分位数回归模型时，可以选择指定回归系数的置信区间的显着性水平，而置信区间结果出现在拟合的摘要中。
用什么统计方法来生成回归系数的置信区间？它似乎没有文档化，而且我已经仔细研究了quantile_regression.py和summary.py的源代码，以便在没有运气的情况下找到它。有人能解释一下这件事吗？
浏览 6提问于2015-01-28得票数 2
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2回答
在数据集(X，Y，Yerr)上进行最小二乘多项式拟合，得到拟合参数的协方差矩阵。此外，由于我有许多数据集，CPU时间是一个问题，所以我正在寻找一个分析(=快速)的解决方案。我发现了以下(非理想的)选项：
numpy.polyfit做拟合，但不考虑误差Yerr，也不返回协方差；
numpy.polynomial.polynomial.polyfit确实接受Yerr作为输入(以权重的形式)，但也不返回协方差；
scipy.optimize.curve_fit和scipy.optimize.leastsq可以被裁剪成拟合多项式并返回协方差矩阵，但作为迭代方法，这些方法比polyfit例程(产生解析解
浏览 3提问于2012-10-08得票数 3
我正在尝试执行一个MCMCglmm
df=data.frame(y=rep(c(0:2),each=12),x=rnorm(3*12))
MCMCglmm(data=df,fixed=y~x, family="categorical")
我得到了错误信息
For error structures involving catgeorical data with more than 2 categories pleasue use trait:units or variance.function(trait):units.
我快速浏览了一下，但是没有找到太多关于这个符号及其含义的规
浏览 2提问于2016-10-23得票数 0
1回答
我想解决一个小的回归问题。我的数据集由两个特性组成：
一个国家的人口
代表人数
因此，我的目标是:考虑到一个国家的人口，我得到了估计的代表人数。问题是，使用线性回归我得到了50%的准确性。这能由数据的分布来驱动吗？在这里，数据集的一些描述符：
在这里我的散点图：
我在ML是新来的，我想自己做一些事情。我该如何改进我的模型？我在想：
使用非线性回归来更好地拟合数据。
改进我的数据集(例如删除异常值)
浏览 2提问于2020-09-19得票数 0
1回答
curve_fit返回负方差
、、、、
我试着用曲线把我的数据拟合成两个对数。
from scipy.optimize import curve_fit
def func_2log(x, a, b, c, d, e):
return a*np.log(x + 1 + b) +c*np.log(x + 1 + d) + e
p, cov = curve_fit(func_2log, x, y, p0 = initial_guess, sigma = yerr, maxfev = 100000)
但是，当我打印协方差矩阵时，我得到：
[ -2.23883493e+06 -3.92893042e+09 -1.87846128e
浏览 0提问于2015-02-24得票数 2
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1回答
R中向量值Hessian的计算
、、、、
我要计算一个参数的方差协方差矩阵。参数由非线性最小二乘拟合得到.
library(minpack.lm)
library(numDeriv)
变量
t <- seq(0.1,20,0.3)
a <- 20
b <- 14
c <- 0.4
jitter <- rnorm(length(t),0,0.5)
Hobs <- a+b*exp(-c*t)+jitter
函数def
Hhat <- function(parList, t) {parList$a + parList$b*exp(-parL
Hhatde <- function(par, t)
浏览 1提问于2013-09-13得票数 2
我看了cov_type关于statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults.get_robustcov_results在状态模型中的稳健协方差估计，在我看来，hac-groupsum和hac-panel都可以应用于面板数据进行稳健协方差估计，这两者之间有什么区别呢？
浏览 10提问于2022-07-25得票数 0
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1回答
我在预测一家公司的一家商店的运营费用。我每一家商店每天只有六年的数据。我想要训练一个模型来预测下一年的运营费用。除了经营费用的历史数据，我有不同的属性，商店的位置，面积，没有楼层，照明类型等。
我不知道该为这个问题选择什么样的模式。我应该把它描述为时间序列问题还是回归问题？我该如何决定如何处理这个问题？在选择算法时有哪些不同的考虑因素？
浏览 0提问于2023-02-10得票数 0
我正在使用逻辑模型拟合数据点。由于我有时会有带有ydata错误的数据，所以我首先使用curve_fit及其sigma参数在拟合中包含我的个人标准差。
现在我切换到了leastsq，因为我还需要一些curve_fit无法提供的拟合优度估计。一切都运行得很好，但现在我错过了像curve_fit中的"sigma“那样对最小二乘进行加权的可能性。
有没有人提供了一些代码示例，告诉我如何在最小二乘中也可以加权？
谢谢，伍德皮克
浏览 7提问于2013-05-13得票数 6
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1回答
使用特征而不应用PCA
、、、、
假设数据集中有8个特性。我使用主成分分析，发现99%的信息是在前3个特征中，使用解释方差比的累积和。那么，为什么我需要用PCA来拟合和转换这三个特征来训练我的神经网络呢？为什么我不能按原样使用这三个功能呢？
浏览 8提问于2017-07-10得票数 2
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1回答
我试图用statsmodels.api在Python语言中做一些回归，但我的模型都存在自相关性和异方差问题。所以我想尝试一下广义最小二乘(GLS)。我对运行这种形式的最小二乘法不是很熟悉，所以非常接近下面页面上的说明：
使用以下代码：
X = b2_final_Train[explan_vars]
Y = b2_final_Train[[ExognVar]]
model = sm.OLS(Y, X).fit()
##GLS Component
ols_resid = model.resid
res_fit = sm.OLS(list(ols_resid[1:]), list
浏览 8提问于2019-05-25得票数 1
3回答
我正在使用scipy.odr对数据进行权重拟合，但我不知道如何获得拟合优度或R平方的度量。有谁有关于如何使用函数存储的输出来获得此度量的建议吗？
浏览 10提问于2014-01-28得票数 7
当我们有较大的测试误差和较大的训练误差时，我们称其为偏差问题。当我们有较低的训练误差和较高的测试误差时，我们称之为方差问题。当训练误差和测试误差都足够低，可以接受时，我们称之为良好拟合或最佳拟合模型。
但是有没有可能有比测试错误更多的训练错误？如果是，那我们该怎么说呢？此外，测试和训练集是随机选择的，因此不需要进行任何预先设置！
Training Test Model
error error
low low GOOD FIT
low high HIGH VARIANCE
high high HIGH B
浏览 17提问于2019-08-14得票数 0
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1回答
有人能解释为什么random_state参数对模型有如此大的影响吗？
我有一个RandomForestClassifier模型，并希望设置random_state (可再现性)，但是根据我使用的值，我在总体评估指标(F1评分)上得到了非常不同的值。
例如，我尝试用100个不同的random_state值来拟合相同的模型，在训练广告测试之后，最小的F1是0.64516129，最大的是0.808823529)。这是一个巨大的不同。
这种行为似乎也使比较两种模式非常困难。
有什么想法？
浏览 2提问于2016-03-11得票数 2
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在数据科学的讨论中，我一直在使用像欠拟合/过拟合和偏差-方差权衡这样的术语，我知道不拟合与高偏差相关，过拟合与高方差相关。但是，这种关联的原因是什么，或者从模型的角度来说，什么是高偏差和高方差，人们如何才能直观地理解它呢？
浏览 0提问于2019-02-14得票数 31
3回答
我学会了在R脚本中使用lm对一些点进行线性拟合。所以，我这样做了(效果很好)，并打印出了合适的值：
lm(formula = y2 ~ x2)
Residuals:
1 2 3 4
5.000e+00 -1.000e+01 5.000e+00 7.327e-15
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 70.000 17.958 3.898 0.05996 .
x2
浏览 0提问于2011-08-19得票数 1
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虽然我知道，如果我使用相同的数据来训练一个模型，那么我肯定会过度拟合，但是这个模型的准确性是否总是100%呢？
换句话说，测试我是否正确地创建了我的模型，通过在测试数据上进行培训来测试模型是一种方法吗？
浏览 0提问于2017-03-07得票数 1
在Python的statsmodels.api包中，OLS回归的输出之一如下：
协方差类型:非鲁棒
那意味着什么？
浏览 1提问于2020-06-02得票数 7
我有一个算法的问题。我不知道stackoverflow是否是发布它的正确位置，但由于我使用matlab，并且想用它来做这件事，所以我把它发布在那里。我的问题是:我有一组数据，除了在这组数据的末尾，这些点必须是相当线性的，我对它知之甚少。我想对这些线性分布的点进行线性拟合，而不使用不是线性分布的部分。
(图像总是更容易理解)：
正如你在那里看到的，我有蓝色的数据，它不是线性的，但在末端有一个线性部分(红色部分)。我想要的是找到一种算法，让我知道数据曲线的行为何时结束其线性。
我不知道我说的够不够清楚？
我试着在右边取几个点，并对这几个点进行线性拟合。然后将一些点添加到少数几个点上，并检查这
浏览 2提问于2013-07-11得票数 6
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