reg之後只是開始,介紹一些常規操作?
原假設是不顯著的,所以我們得拒絕原假設也許拒絕也是一種技能其次,看看predictpredict yhat //預測值predict e,resid //殘差以及predict其他很多東西比如cook距離,帽子矩陣,學生化殘差等透過pre
迴歸系列(三)|談談線性迴歸的殘差和預測值
作者:丁點helper前面兩篇文章,我們聚焦於線性迴歸的迴歸係數,理清了樣本與總體迴歸方程的區別、迴歸係數的最小二乘法估計等問題,今天我們重點來看看線性迴歸的殘差和預測值
「華泰金工林曉明團隊」PB-ROE定價模型與殘差因子初探
由於殘差因子對離群值較為敏感,尤其受到ROE偏低、PB定價較為離散的區間的影響,因此在構建策略層面上,我們對樣本進行微調,在迴歸前剔除ROE_TTM最低的20%成分股,隨後再分別用殘差因子與PE_TTM因子構建價值動量組合
深度殘差網路的無人機多目標識別
採用Mu-ResNet與CRPN結合的網路模型在無人機目標資料集以及PASCAL VOC資料集上進行多目標識別測試,較使用ResNet與RPN結合的網路模型,識別準確率提升了近2個百分點
CFA教材詳解:條件異方差的檢驗(以檢驗費雪效應為例)
01顯著性水平下不存在條件異方差的假設,因為在這種情況下,檢驗統計量的臨界值為6
一元線性迴歸模型
3、殘差和解釋變數不相關,即最小二乘法顯著性校驗根據公式,我們可以得出一元線性迴歸方程,下面需要對擬合的質量做顯著性校驗
白話統計閱讀打卡:理解線性迴歸中的方差齊性
BP(Breusch-Pagan)法既然線性迴歸無法對每個x取值對應的y值計算方差,那麼可以將條件放寬一些,可以簡單地看某個x取值範圍內y值的方差,BP法的思想就是首先擬合因變數y與自變數x的關係,建立線性迴歸模型,其次,根據迴歸模型與實際
迴歸分析 之 一元線性迴歸
個案標籤:選擇一個變數,其取值作為每條記錄的標籤WLS權重:進行加權最小二乘法的迴歸分析(2)"統計"頁面a.迴歸係數·估計:輸出迴歸係數、標準誤差、標準化迴歸係數、t檢驗以及顯著性機率p值·置信區間:輸出迴歸係數的95
資料分析基礎(3)——為何誤差殘差要服從正態分佈
多項式預測模型殘差分佈線性迴歸預測模型殘差分佈從上述兩個預測模型的殘差分析來看,二階多項式預測模型的殘差水平更低且正態分佈特徵更加明顯,透過正態分佈檢驗,其顯著水平(p=0
城市通勤||大資料背景下的通勤模型構建與應用(上篇)
▲ 圖6 | 基於大資料的建模路徑3個模型中,基礎模型包含兩個最基本變數(就業崗位數量和通勤時間),擬合優度較低
迴歸分析結果怎麼分析excel 2019教程學習:資料處理與分析-迴歸分析圖解
圖7-81原始資料圖7-82選擇迴歸分析工具STEP02:隨後會開啟“迴歸”對話方塊,在“輸入”列表區域中設定Y值輸入區域為“$A$2:$A$13”,設定X值輸入區域為“$B$2:$B$13”,勾選“標誌”複選框與“置信度”複選框,並設定置
白話統計閱讀筆記:認識迴歸分析及迴歸模型好壞
在理解線性迴歸模型之前,一定要理解因變數y是一個隨機變數,所以對於每一個特定的自變數取值,因變數y並不會只對應一個值,而是可能有無數個取值,這些取值服從某一均值和標準差的分佈,在樣本資料中,觀測值得到的因變數是一系列的點,而估計值得到的因變