标准化残差平方根和拟合值对比图

2024-11-04

R语言解读一元线性回归模型

转载自:http://blog.fens.me/r-linear-regression/ 前言在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小:人的身高和体重,普遍来看越高的人体重也越重.还有一些可能存在相关性的事件,比如知识水平越高的人,收入水平越高:市场化的国家经济越好,则货币越强势,反而全球经济危机,黄金等避险资产越走强. 如果我们要研究这些事件,找到不同变量之间的关系,我们就会用到回归分析.一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,是

左右推拽显示对比图 - jQyery封装 - 附源文件

闲来无事,做了一个模块效果左右拖拽显示对比图,是用jq封装的利用鼠标距离左侧(0,0)坐标的横坐标位移来控制绝对定位的left值再配合背景图fixed属性,来制作视觉差效果代码如下 <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>左右推拽显示对比图</title> <style> body {overflow:hidden;

Chart图表整合——面积对比图、扇形图、柱状图

一. chart图表demo网址网址:http://antv.alipay.com/zh-cn/f2/3.x/demo/index.html 二. 本文主要对面积对比图,扇形图,柱状图三大常见图进行介绍效果图如下: html代码: <!DOCTYPE html> <html lang="en" dir="ltr"> <head> <meta charset="utf-8"> <title&

CS5642-V3与OV5642-FPC通过icamera测试方向的对比图

有朋友会有如此的疑问:CS5642-V3与OV5642-FPC在采集板上通过icamera测试图像方向是一样吗?通过本文您会找到答案测试:CS5642-V3与OV5642-FPC的管脚在上以下图方向测试测试对比图如下: ov5642-fpc 正面朝上 CS5642-V3 正面朝上

Intel和AMD的CPU性能对比图

Intel和AMD的CPU性能对比图:

BLE协议栈及传统蓝牙协议栈对比图

1. BLE协议栈的层次图如下: 主机控制接口层: 为主机和控制器之间提供标准通信接口逻辑链路控制及自适应协议层: 为上层提供数据封装服务安全管理层: 定义配对和密钥分配方式,为协议栈其他层与另一设备之间的安全链接和数据交换提供服务属性协议层: 允许设备向另一设备展示一块特定的数据通用属性规范: 定义使用了ATT的服务框架和配置文件(profiles) 数据通信是通过GATT子程序处理通用访问规范: 直接与应用程序和配置文件通信的接口 2. 传统蓝牙与BLE蓝牙层次图对比:

文本分类-TensorRT优化结果对比图

做的文本二分类,使用tensorRT进行图优化和加速,输出预测概率结果对比如下: 从结果对比来看,概率值有微小的变化,但不影响最终的分类

ASP.NET 页面缓存OutputCache用法实例(附ab压力测试对比图)

本文主要介绍Web窗体页面中的使用方法,MVC中使用方法,大家自行百度. 一.简单一行指令即可实现 <%@ OutputCache VaryByParam=" %> 这样整个页面就被缓存了,由于我是首页进行的缓存,没有任何参数所以VaryByParam值设置为none,如果希望通过指定的参数来缓存内容可以设置"id;classid"这种形式,或者干脆就用"*",通过所有参数来缓存内容. 二.缓存前后性能对比使用ab模拟100个用户1000次并

STM32 F103 F407 F429 F767对比图

传统网络栈与InfiniBand栈对比图

熟悉传统网络协议栈但对InfiniBand协议栈好奇的朋友可以通过下图有一个宏观上的印象. IB实现了"高带宽,低延时"的网络互联,最大的魅力就是支持RDMA,而RDMA就其本质,不过就是kernel by pass. "CPU大大实在是太忙啦,咋整? 用专用的硬件来帮忙!" 当初的DMA就是基于这一思路设计出来的,RDMA不过是从单机扩展到了双机上而已.(关于DMA与RDMA技术,这里暂不做介绍.) o 截图来源: http://www.ics.uci.edu/~

tpcc-mysql安装测试与使用生成对比图

1:下载tpcc-mysql的压缩包,从下面的网站进行下载 https://github.com/Percona-Lab/tpcc-mysql 也可直接从叶总博客直接下载: http://imysql.com/wp-content/uploads/2014/09/tpcc-mysql-src.tgz 我这边使用的就是后者. 2:安装tpcc-mysql [root@mxqmongodb2 tpccmysql]# gunzip tpcc-mysql-src.tgz [root@mxqmongodb

matlab绘制曲线对比图

>> clear;>> x1=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8];>> y1=[0,0.55,0.69,0.86,0.93,0.93,0.97,0.97,1];>> x2=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8];>> y2=[0,0.45,0.79,0.93,0.97,0.97,1,1,1];>> x3=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0

thinkphp5 yii2 laravel5.1 框架性能压测对比图

nginx+php7环境,opcache已经开启,每测试一个框架都重启服务器并且预热访问三次,压测工具ab.exe. laravel,thinkphp,yii都已关闭debug,该做的优化命令都搞了,它们输出的view都是相同的,不要怀疑哥的水平. 下面上图: 一.原生php 二.thinkphp5 三.yii2 四.laravel5.1 ps:勿喷. 点击下载自动压测脚本下载后把后缀 .sh 去掉,此脚本用php编写而成,所以必须要php.exe解析. 个人公众号谢谢各位老铁支持本人qq群

R语言解读多元线性回归模型

转载:http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型.在许多生活和工作的实际问题中,影响因变量的因素可能不止一个,比如对于知识水平越高的人,收入水平也越高,这样的一个结论.这其中可能包括了因为更好的家庭条件,所以有了更好的教育:因为在一线城市发展,所以有了更好的工作机会:所处的行业赶上了大的经济上行周期等.要想解读这些规律,是复杂的.多维度的,多元回归分析方法更适合解读生活的规律. 由于本文为非统计的专业

R语言实战（四）回归

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

R--线性回归诊断（二）

线性回归诊断--R [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 勿忘初心无畏未来作为一个初学者,水平有限,欢迎交流指正. R--线性回归诊断(一) 主要介绍了线性回归诊断的主要内容和基本方法. 本文作为R中线性回归诊断的进一步延伸,将主要介绍用car包中的相关函数就行线性回归诊断. > > head(bank) y x1 x2 x3 x4 1 1018.4 96259 2239.1 50760 1132.3 2 1258.9

R语言中的回归诊断-- car包

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 in action读书笔记（9）-第八章：回归 -回归诊断

8.3回归诊断 > fit<-lm(weight~height,data=women) > par(mfrow=c(2,2)) > plot(fit) 为理解这些图形,我们来回顾一下oLs回归的统计假设. 口正态性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下,标准化残差的概率图.若满足正态假设,那么图上的点应该落在呈45度角的直线上;若不是如此,那么就违反了正态性的假设. 口独立性你无

残差网络（Residual Networks, ResNets）

1. 什么是残差(residual)? “残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差.”“如果回归模型正确的话, 我们可以将残差看作误差的观测值.” 更准确地,假设我们想要找一个 $x$,使得 $f(x) = b$,给定一个 $x$ 的估计值 $x_0$,残差(residual)就是 $b-f(x_0)$,同时,误差就是 $x-x_0$. 即使 $x$ 不知道,我们仍然可以计算残差,只是不能计算误差罢了. 2. 什么是残差网络(Residual Networks,ResNets)?

Deep Residual Learning for Image Recognition（MSRA-深度残差学习）

转自:http://blog.csdn.net/solomonlangrui/article/details/52455638 ABSTRACT: 神经网络的训练因其层次加深而变得愈加困难.我们所提出的残差学习框架可以更轻松的对比前人所提深很多的网络进行训练.相对于之前网络所学习的是无参考的函数,我们显著改进的网络结构可根据网络的输入对其残差函数进行学习.我们提供的详实经验证据表明对这样的残差网络进行寻优更加容易,并且随网络层次的显著加深可以获得更好的准确率.我们利用Im

标准化残差平方根和拟合值对比图

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