简单线性:用一个量化验的解释变量预测一个量化的响应变量 多项式:用一个量化的解决变量预测一个量化的响应变量,模型的关系是n阶多项式 多元线性:用两个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量 多变量:用一个或多个解释变量预测多个响应变量 Logistic:用一个或多个解释变量预测一个类别型响应变量 泊松:用一个或多个解释变量预测一个代表频数的响应变量 Cox比例风险:用一个或多个解释变量预测一个事件发生的时间 时间序列:对误差项相关的时间序列数据建模 非线性:用一个或多个量化的解释变量预测一个量

本文对应<R语言实战>第8章:回归 回归是一个广义的概念,通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量或解释变量)来预测响应变量(也称因变量.效标变量或结果变量)的方法.通常,回归分析可以用来挑选与相应变量相关的解释变量,可以描述两者的关系,也可以生成一个等式,通过解释变量来预测响应变量. 回归分析的各种变体 回归类型 用途 简单线性 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量 多项式 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量,模型的关系是n阶多项式 多元线性 用两个或多个量化的解释变量预测一个

如何判断我们的线性回归模型是正确的? 1.回归诊断的基本方法opar<-par(no.readOnly=TRUE) fit <- lm(weight ~ height, data = women)par(mfrow = c(2, 2))plot(fit)par(opar) 为理解这些图形,我们来回顾一下OLS回归的统计假设.(1)正态性(主要使用QQ图) 当预测变量值固定时,因变量成正态分布,则残差值也应该是一个均值为0的正态分布.正态Q-Q图(Normal Q-Q,右上)是在正态分布对应的值

R中的线性回归函数比较简单,就是lm(),比较复杂的是对线性模型的诊断和调整.这里结合Statistical Learning和杜克大学的Data Analysis and Statistical Inference的章节以及<R语言实战>的OLS(Ordinary Least Square)回归模型章节来总结一下,诊断多元线性回归模型的操作分析步骤.   1.选择预测变量   因变量比较容易确定,多元回归模型中难在自变量的选择.自变量选择主要可分为向前选择(逐次加使RSS最小的自变量),向后

8.4 异常观测值 8.4.1 离群点 car包也提供了一种离群点的统计检验方法.outlierTest()函数可以求得最大标准化残差绝对值Bonferroni调整后的p值: > library(car) > outlierTest(fit) rstudent unadjusted p-value Bonferonni p Nevada 3.542929 0.00095088 0.047544 可以看到Nevada被判定为离群点(p=0.048).注意,该函数只是根据单个最大(或正或负)残差值

R 语言实战(第二版) part 3 中级方法 -------------第8章 回归------------------ #概念:用一个或多个自变量(预测变量)来预测因变量(响应变量)的方法 #最常用:OLS--普通最小二乘回归法,包括简单线性回归.多项式回归.多元线性回归 #过程:拟合OLS回归模型-->评价拟合优度-->假设检验-->选择模型 #OLS回归 #目标:减少因变量的真实值和预测值的差值来获得模型参数(截距和斜率),即使得残差平方和最小 #数据需满足:正态性.独立性.线性

前言 在vue里,组件之间的作用域是独立的,父组件跟子组件之间的通讯可以通过prop属性来传参,但是在兄弟组件之间通讯就比较麻烦了.比如A组件要告诉一件事给B组件,那么A就要先告诉他们的爸组件,然后爸组件再告诉B.当组件比较多,要互相通讯的事情很多的话,爸组件要管他们那么多事,很累的.vuex正是为了解决这个问题,让多个子组件之间可以方便的通讯. 项目介绍 待办事项中的一个事件,它可能拥有几个状态,未完成.已完成.已取消或被删除等.这个事件需要在这多种状态之间切换,那么使用vuex来管理也是非常

地区管理 地区管理主要实现地区数据的添加.编辑.查看.启用.禁用等功能,另外还包含地区选择控件封装. 业务功能点: 地区数据查看:地区列表树状展现,列表增加省.市.区.县.乡图标. 地区选择控件:选择控件为多级联动,支持呈现级别,支持筛选,支持客户端数据版本比对. 接口设计 地区列表 界面: 筛选:模糊搜索(SearchControl),包含下级组(CheckBox) 操作:查看.新建.编辑.删除.启用(停用).数据↓(修复数据).列宽↓(自动.最优) 删除为逻辑删除,States附加移除状态.

变量之间存在着相关关系,比如,人的身高和体重之间存在着关系,一般来说,人高一些,体重要重一些,身高和体重之间存在的是不确定性的相关关系.回归分析是研究相关关系的一种数学工具,它能帮助我们从一个变量的取值区估计另一个变量的取值. OLS(最小二乘法)主要用于线性回归的参数估计,它的思路很简单,就是求一些使得实际值和模型估值之差的平方和达到最小的值,将其作为参数估计值.就是说,通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差

之前对lldb调试器了解比较少,平时主要用来打印日志和暂定时用鼠标查看属性数据以及使用p po一些简单的命令语句. 今天看了一些关于lldb的文章,顿时觉得之前对它了解太少了,原来它还有那么多的功能. 好记性不如烂笔头,我把方便易用的命令记录下来,方便以后查看. 一.ldb的语法结构 lldb的语法结构如下:<command> [<subcommand> [<subcommand>...]] <action> [-options [option-value]

user 模块是用来创建用户和管理用户设定的,用户可以被设置成 present 状态或者 absent 状态. hwg: user.present: - fullname: Jim - shell: /bin/bash - home: /home/hwg - uid: 600 - gid: 600 - groups: - wheel - storage - games testuser: user.absent salt.states.user.absent(name, purge=False,

1. 合并数组 array_merge()函数将数组合并到一起,返回一个联合的数组.所得到的数组以第一个输入数组参数开始,按后面数组参数出现的顺序依次迫加.其形式为: array array_merge (array array1 array2-,arrayN) 这个函数将一个或多个数组的单元合并起来,一个数组中的值附加在前一个数组的后面.返回作为结果的数组. 如果输入的数组中有相同的字符串键名,则该键名后面的值将覆盖前一个值.然而,如果数组包含数字键名,后面的值将不会覆盖原来的值,而是附加到后

1. 合并数组 array_merge()函数将数组合并到一起,返回一个联合的数组.所得到的数组以第一个输入数组参数开始,按后面数组参数出现的顺序依次迫加.其形式为: array array_merge (array array1 array2-,arrayN) 这个函数将一个或多个数组的单元合并起来,一个数组中的值附加在前一个数组的后面.返回作为结果的数组. 如果输入的数组中有相同的字符串键名,则该键名后面的值将覆盖前一个值.然而,如果数组包含数字键名,后面的值将不会覆盖原来的值,而是附加到后

1. 合并数组 array_merge()函数将数组合并到一起,返回一个联合的数组.所得到的数组以第一个输入数组参数开始,按后面数组参数出现的顺序依次迫加.其形式为: array array_merge (array array1 array2…,arrayN) 这个函数将一个或多个数组的单元合并起来,一个数组中的值附加在前一个数组的后面.返回作为结果的数组. 如果输入的数组中有相同的字符串键名,则该键名后面的值将覆盖前一个值.然而,如果数组包含数字键名,后面的值将不会覆盖原来的值,而是附加到后

(转载)http://www.111cn.net/phper/php/46865.htm 有很多朋友都不知道怎么把数组中元素给删除,下面我来总结各种数组删除元素方法给各位,有需要了解的朋友可进入参考.删除数组指定元素 <?php $a=array(0=>"Dog",1=>"Cat",2=>"Horse",3=>"Bird"); print_r(array_slice($a,1,2)); ?>

今天遇到一个cookie无法删除的问题,退出操作时cookie无法删除,必须在首页先进行退出操作,后来发现一个网友的博客,介绍了无法删除Cookie的原因,原来是我关于cookie的基础知识没搞清楚. Cookie不仅仅有名字和值两个属性,还有域(domain),过期时间(expires),路径(path)等属性. 其中,不同的域.不同的路径下可以存在同样名字的cookie. 比如这个页面: 用鼠标戳我 一般我们删除cookie的方法是用一个同样名字.过期时间为过去某个时候的Cookie覆盖之.

实体的状态,连接以及 SaveChanges 方法 数据库上下文对象维护内存中的对象与数据库中数据行之间的同步.这些信息在调用 SaveChanges方法被调用的时候使用.例如,当使用 Add 方法传递一个新的实体对象时,实体的状态被设置为 Added,在调用 SaveChanges方法的时候,数据库上下文使用 SQL 命令 Insert来插入数据. 实体的状态可能为如下之一: Added. 实体在数据库中不存在.SaveChanges 方法必须执行 Insert 命令 Unchanged. 在

对于实践中可能出现的各种General Thread States 以下列表描述了与常规查询处理关联的线程状态值,而不是更复杂的活动,例如复制. 其中许多仅用于在服务器中查找错误. after create This occurs when the thread creates a table (including internal temporary tables), at the end of the function that creates the table. This state i

背景 为了统一数据库表的状态字段,统一数据库表设计,简化字段在程序开发中的使用方式. 解决方式 States对应位域枚举StatesFlags. /// <summary> /// 数据状态枚举 /// </summary> [Flags] [DataContract] [EnumDescription("状态")] public enum StatesFlags { /// <summary> /// 可用状态 /// </summary&g

OSGi模块化框架是很早就出来的一个插件化框架,最早Eclipse用它而出名,但这些年也没有大热虽然OSGi已经发布了版本1到版本5.现在用的最多的,也是本文讲述基于的是Equinox的OSGi实现,同时也是Eclipse核心,Spring Dynamic Module也是基于Equinox.OSGi框架为java系统提供了一个通用的容器,该系统中的 bundle,无需停止系统,即可实现 bundle 的安装.卸载.OSGi是Java中目前唯一的一个模块化.动态化的规范.在模块化方面OSGi联盟