零相关|回归|相关|相关系数|回归解释相关|r判断相关性|相关系数的区间估计|数据类型|非线性回归
零相关是什么?
零相关亦称“不相关”。相关的一种。两个变量的相关系数r=0时的相关。零相关表示两个变量非线性相关,这时两个变量可能相互独立,也可能曲线相关。对于正态变量,两个变量零相关与两个变量相互独立等价。对于一般情形,两个变量相互独立时一定零相关。 [1]
零相关即没有关系,变量x和y之间的关系十分散乱,无法找出它们之间的联系,各现象间表现为相互独立。这种关系称为零相关。
相关系数如何得到?
本来使用一个变量中两个变量值差值的乘积,但是变量之间不能比较,所以将其标准化之后得到的相关系数。
用回归如何解释相关?
相关系数的假设检验的技巧?
是否能从r上判断相关性?
不能,因为先判断有无,后判断程度。这样做的原因是n会影响r的取值,使得不反应真实情况,所以先用假设检验验证一下,再依据r的值判定。
相关系数的区间估计是什么?
回归与相关的联系?
相关与回归在数据类型上的区别?
碰到非线性回归时如何处理?
数据转化为线性模型,比如,指数曲线回归方程,logistics曲线
零相关|回归|相关|相关系数|回归解释相关|r判断相关性|相关系数的区间估计|数据类型|非线性回归的更多相关文章
- 【机器学习】正则化的线性回归 —— 岭回归与Lasso回归
注:正则化是用来防止过拟合的方法.在最开始学习机器学习的课程时,只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数.但是一直也无法对其基本原理有一个透彻.直观的理解.直到最近再次接触到这个概念 ...
- 机器学习之五 正则化的线性回归-岭回归与Lasso回归
机器学习之五 正则化的线性回归-岭回归与Lasso回归 注:正则化是用来防止过拟合的方法.在最开始学习机器学习的课程时,只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数.但是一直也无法对其基 ...
- 岭回归和lasso回归(转)
回归和分类是机器学习算法所要解决的两个主要问题.分类大家都知道,模型的输出值是离散值,对应着相应的类别,通常的简单分类问题模型输出值是二值的,也就是二分类问题.但是回归就稍微复杂一些,回归模型的输出值 ...
- 【机器学习实战】第5章 Logistic回归(逻辑回归)
第5章 Logistic回归 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/ ...
- 机器学习--Lasso回归和岭回归
之前我们介绍了多元线性回归的原理, 又通过一个案例对多元线性回归模型进一步了解, 其中谈到自变量之间存在高度相关, 容易产生多重共线性问题, 对于多重共线性问题的解决方法有: 删除自变量, 改变数据形 ...
- 线性回归——lasso回归和岭回归(ridge regression)
目录 线性回归--最小二乘 Lasso回归和岭回归 为什么 lasso 更容易使部分权重变为 0 而 ridge 不行? References 线性回归很简单,用线性函数拟合数据,用 mean squ ...
- 对线性回归,logistic回归和一般回归的认识
原文:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/05/1971867.html#3281650 对线性回归,logistic回归和一般回归的认识 ...
- 线性回归,logistic回归和一般回归
1 摘要 本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识.前四节主要讲述了回归问题,回归属于有监督学习中的一种方法.该方法的核心思想是从连续型统计数据中得到数学模型,然后将该数 ...
- 多元线性回归模型的特征压缩:岭回归和Lasso回归
多元线性回归模型中,如果所有特征一起上,容易造成过拟合使测试数据误差方差过大:因此减少不必要的特征,简化模型是减小方差的一个重要步骤.除了直接对特征筛选,来也可以进行特征压缩,减少某些不重要的特征系数 ...
随机推荐
- 四、React创建组件、 JSX使用、绑定数据、引用图片方式、数组(列表)循环输出
接:https://www.cnblogs.com/chenxi188/p/11702799.html 用上节建好的my-app项目: my-app/ README.md node_modules/ ...
- ZOJ - 2671 Cryptography(线段树+求区间矩阵乘积)
题意:已知n个矩阵(下标从1开始),求下标x~y区间矩阵的乘积.最多m次询问,n ( 1 <= n <= 30,000) and m ( 1 <= m <= 30,000). ...
- 线程与进程 queue模块
queue模块的基本用法 https://www.cnblogs.com/chengd/articles/7778506.html 模块实现了3种类型的队列,区别在于队列中条目检索的顺序不同.在FIF ...
- 【LeetCode】四数之和
[问题]给定一个包含 n 个整数的数组 nums 和一个目标值 target,判断 nums 中是否存在四个元素 a,b,c 和 d ,使得 a + b + c + d 的值与 target 相等?找 ...
- ContentProvider ContentResolver ContentObserver 内容:提供、访问、监听
内容提供 public class PersonContentProvider extends ContentProvider{ private static final String AUTHORI ...
- 当chart图遇上bootstrap的TAB切换 无宽高问题?
.tab-content > .tab-pane, .pill-content > .pill-pane { display: block; /* undo display:none ...
- 文献阅读报告 - Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Generative Adversarial Networks
paper:Gupta A , Johnson J , Fei-Fei L , et al. Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Gen ...
- oracle学习笔记(3)
使用profile文件对口令进行管理 sql>create profile 文件名 limit failed_login_arrempts 3 password_lock_time 2; 将配之 ...
- Javascript里EQ、NE、GT、LT、GE、LE含义
EQ 就是 EQUAL等于 NE就是 NOT EQUAL不等于 GT 就是 GREATER THAN大于 LT 就是 LESS THAN小于 GE 就是 GREATER THAN OR EQUAL ...
- Day 4:集合——迭代器与List接口
Collection-迭代方法 1.toArray() 返回Object类型数据,接收也需要Object对象! Object[] toArray(); Collection c = new Arra ...