做线性回归的时候,检验回归方程和各变量对因变量的解释参数很容易搞混乱,下面对这些参数进行一下说明: 1.t检验:t检验是对单个变量系数的显著性检验   一般看p值:    如果p值小于0.05表示该自变量对因变量解释性很强. 2.F检验:F检验是对整体回归方程显著性的检验,即所有变量对被解释变量的显著性检验 3.P值:P值就是t检验用于检测效果的一个衡量度,t检验值大于或者p值小于0.05就说明该变量前面的系数显著,选的这个变量是有效的. 4.R方:拟合优度检验 5.调整后的R方: 小结: t检

MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室).是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它将数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究.工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C.Fortran)的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平

仙人掌 圆方树是用来解决仙人掌图的问题的,那什么是仙人掌图呢? 如图,不存在边同时属于多个环的无向连通图是一棵仙人掌 圆方树 定义 原先的仙人掌图,通过一些奇妙的方法,可以转化为一棵由圆点,方点和树边构成的树--圆方树,具体构建方法如下 原仙人掌的每一个点为圆点,对于每个环都新建一个方点,方点向环上的每一个圆点连边,就构成了圆方树. ___ 构建方法 用\(tarjan\)算法求出点双,对于每一个点双新建一个方点与环上的点相连,注意一条边连接两个点的不算点双. 代码: void tarjan(i

python中也有文件读写,通过调用内置的读写函数.可以完成文件的打开/关闭.读.写入.追加等功能. open()函数 open()函数为python中的打开文件函数,使用方式为: f = open("[文件绝对路径]",'[文件使用模式') 以 f = open('/home/user/lina/info_lina.txt','r')为例,我们在linux环境中以r(只读模式)打开/home/user/lina/info_lina.txt的文件,此处路径也可以为相对路径,相对于本程序

已有 1849 次阅读 2012-8-2 15:15 |系统分类:科研笔记|关键词:矩阵 480 window border center Matlab.R向量与矩阵操作   描    述 Matlab R 1 建立行向量v=[1 2 3 4] v=[1 2 3 4] v<-c(1,2,3,4)或v<-scan(),然后输入1 2 3 4,并按Enter 2 建立列向量v=[1 2 3 4]’ v=[1;2;3;4] 同上,R中不区分行列 3 建立矩阵A=(142536) A=[1 2 3;4

Matlab.R向量与矩阵操作   描    述 Matlab R 1 建立行向量v=[1 2  3 4] v=[1 2 3 4] v<-c(1,2,3,4)或v<-scan(),然后输入1 2 3 4,并按Enter 2 建立列向量v=[1 2  3 4]’ v=[1;2;3;4] 同上,R中不区分行列 3 建立矩阵A=(1 4  2 5  3 6  ) A=[1 2 3;4 5 6] A<-matrix(c(1,2,3,4,5,6), nrow=2,byrow=TRUE) 4 访问向

公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[SD系列]SAP SD模块-送达方和售达方的区别和联系   前言部分 大家可以关注我的公众号,公众号里的排版更好,阅读更舒适. 正文部分 以下是SAP给出的送达方和售达方的含义: 送达方:The party who receives delivery of the goods. 售达方:The customer who orders the g

1.多元线性回归 %数据的输入 x = [ ]; y = [ ]; %转换为列向量 X = [ones(,) x']; Y = y'; %回归分析及检验 [b, bint, r, rint, states] = regress(Y, X, 0.05); b, bint, states %作散点图和回归之后的图 z = b() + b()*x'; figure() plot(x', Y, 'k+') hold on plot(x', z, 'r') %作残差图 figure() rcoplot(r

方法一:直接用多元二项式回归 %数据输入 x1 = [ ]; x2 = [ ]; %多元二项式回归函数 y = [ ]; X = [x1' x2']; Y = y'; rstool(X, Y, 'purequadratic', 0.05);%使用纯二次模型 结果: 方法二:化为多元线性回归 %数据输入 x1 = [ ]; x2 = [ ]; y = [ ]; %多元线性回归 X = [ones(, ), x1)' (x2.^2)']; Y = y'; [b, bint, r, rint, sta

应用统计学-回归分析 拟合度使用r^2和Se来检验. 显著性检验中,对于线性model使用ANOVA,对于单独的回归系数使用t检验. 最小二乘法.贝叶斯和最大似然都可用于求回归参数,最小二乘法是最小化残差平方和. 基于model影响变差的因素有随机误差和自变量x. 因为R^2=SST/SSE,所以取值在(0,1).而Adjusted R^2=MST/MSE,其中SST自由度是n-1,SSR自由度是k,则SSE自由度是n-k-1. 多重相关系数 (multiple correlation coef

1 功能角度 weka是机器学习方面的工具(开源).spss是数学工具(商业工具). 具体的说,weka的主要功能是模式分类,或者模式识别或者回归.包括特征的降维(PCA),特征选择,训练模型以及对测试样本进行分类测试,几乎包含了机器学习中的所有常用分类器.当然还有聚类以及结果的图形可视化功能. spss,侧重统计分析.包括基础的数学运算,联合分析,时间序列分析,多元尺度方法等,当然它也有决策树,神经网络等类似于机器学习中的分类器功能. 相同点是都具有数据的回归功能,但是weka包含了机器学习的

\t 的意思是 :水平制表符.将当前位置移到下一个tab位置. \r 的意思是: 回车.将当前位置移到本行的开头. \n 的意思是:回车换行.将当前位置移到下一行的开头. \f的意思是:换页.将当前位置移到下一页的开头.

1.字符串前加 u 例:u"我是含有中文字符组成的字符串." 作用: 后面字符串以 Unicode 格式 进行编码,一般用在中文字符串前面,防止因为源码储存格式问题,导致再次使用时出现乱码. 2.字符串前加 r 例:r"\n\n\n\n” # 表示一个普通生字符串 \n\n\n\n,而不表示换行了. 作用: 去掉反斜杠的转移机制. (特殊字符:即那些,反斜杠加上对应字母,表示对应的特殊含义的,比如最常见的”\n”表示换行,”\t”表示Tab等. ) 应用: 常用于正则表达式,

空格字符 \t 制表符 \r 回车符 \n 换行符 \f 换页符

1.字符串前加 u 例:u"我是含有中文字符组成的字符串." 作用: 后面字符串以 Unicode 格式 进行编码,一般用在中文字符串前面,防止因为源码储存格式问题,导致再次使用时出现乱码. 2.字符串前加 r 例:r"\n\n\n\n” # 表示一个普通生字符串 \n\n\n\n,而不表示换行了. 作用: 去掉反斜杠的转移机制. (特殊字符:即那些,反斜杠加上对应字母,表示对应的特殊含义的,比如最常见的”\n”表示换行,”\t”表示Tab等. ) 应用: 常用于正则表达式,

>> im = imread('ny.png'); >> r = im(:,:,1); >> g = im(:,:,2); >> b = im(:,:,3); >> imshow(r), imshow(g),imshow(b); 分别显示有颜色的 >> r1 = cat(3, r, zeros(size(r)), zeros(size(r))); >> g1 = cat(3, zeros(size(g)), g, zero

1.%d就是输出整型:%3d就是说按照长度为3的整型输出,比如10,输出就是“_10”,“_”代表空格. 2.%f就是输出小数:%6.2f就是小数点后保留2位,输出总长度为6,比如3.14159,输出后就是“_ _ _3.14”(前面三个空格) 3.%c就是输出字符串: 4.%s就是输出字符串:

大家都知道hibernate中的one-to-one映射主要有两种策略,(1)一对一主键关联(单向和双向).(2)一对一外键映射(单项和双向).本文主要讲解一下,一对一外键映射中的双向问题,在此前先通过一个实例了解. person和idCard,是一种一对一的关系,其中   t_person表                               id        name       idCard(unique) 1         张三      2         王五      

0. math & code COME ON CODE ON | A blog about programming and more programming. 1. 中文 统计学Computational Statistics in Python 线代启示录 2. 英文 数学证明的维基百科:Pr∞fWiki Wolfram|Alpha: Computational Knowledge Engine:工具网站,自然科学搜索的,可以帮你画图.积分.求解等: Mathematics Stack Exc

R语言与非参数统计(核密度估计) 核密度估计是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一,由Rosenblatt (1955)和Emanuel Parzen(1962)提出,又名Parzen窗(Parzen window). 假设我们有n个数X1-Xn,我们要计算某一个数X的概率密度有多大.核密度估计的方法是这样的: 其中K为核密度函数,h为设定的窗宽. 核密度估计的原理其实是很简单的.在我们对某一事物的概率分布的情况下.如果某一个数在观察中出现了,我们可以认为这个数的概率密度很大

[NOI2013模拟]坑带的树 题意: 求\(n\)个点,\(m\)条边的同构仙人球个数. \(n\le 1000\) 这是一道怎么看怎么不可做的题. 这种题,肯定是圆方树啦~ 好,那么首先转为广义圆方树. 圆方树上有两种点(废话),那么对于一个方点,它实际上代表的是一个点双,所以我们需要判断一个方点的子树是否中间对称,如果对称则这个子树答案乘\(2\). 显然. 然后判断一个圆点与几个方点相连时,注意到方点之间是可以互相交换顺序的,于是我们看看有多少个子树相同,乘个阶乘. 最后就是求同构仙人球