probit模型是计算什么的

2024-09-06

SPSS数据分析—Probit回归模型

Probit含义为概率单位,和Logistic回归一样,Probit回归也用于因变量为分类变量的情况,通常情况下,两种回归方法的结果非常接近,但是由于Probit回归的结果解释起来比较抽象不易理解,因此应用不如Logistic回归那样广泛. Probit回归是基于正态分布理论上进行的,而Logistic回归是基于二项分布,这是二者的区别,当自变量中连续变量较多且符合正态分布时,可以考虑使用Probit回归,而自变量中分类变量较多时,可考虑使用Logistic回归. 在SPSS中,有两个过程可以进

【CSS】盒子模型的计算

1.标准盒子的尺寸计算盒子自身的尺寸:内容的宽高+两侧内边距+两侧边框盒子在页面中占位的尺寸:内容的宽高+两侧内边距+两侧边框+两侧外边距 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>盒子自身尺寸</title> <style> div.box1{ width:200px; heigh

<强化学习>无模型下计算给定策略对应的价值函数，Model free Prediction，评估一个给定策略的表现

一.Intro Prediction只是评估给定策略的表现,直白的说它是找 “在环境ENV下,AGENT按照给定的策略pai,AGENT的价值函数”. 这篇blog只介绍三种计算方法,没有涉及到 “求取ENV下的最优AGENT”! 对于事先已经给出了ENV,也就是说我们有完整的MDP,知道所有的state,也知道从这到那.从那到这的reward,可以在代码的开头就定义State表和reward表,这就是model-based问题,只要使用贝尔曼方程和贝尔曼最优方程迭代更新找到最优的value f

Probit回归模型

Probit模型也是一种广义的线性模型,当因变量为分类变量时,有四种常用的分析模型: 1.线性概率模型(LPM)2.Logistic模型3.Probit模型4.对数线性模型和Logistic回归一样,Probit回归也分为:二分类Probit回归.有序多分类Probit回归.无序多分类Probit回归. 我们再来回顾一下因变量为分类变量的分析思路,以二分类因变量为例,为例使y的预测值在[0,1]之间,我们构造一个理论模型: 函数F(x,β)被称为“连接函数”,如果连接函数为标准正态分布,则模型

[Pytorch]深度模型的显存计算以及优化

原文链接:https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory 前言亲,显存炸了,你的显卡快冒烟了! torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524590031827/work/aten/src/THC/generic/THCStorage.cu:58 想必这是所有炼丹师们最不想看到的错误,没有之一.

超计算（Hyper computation）模型

超计算(Hyper computation)模型作者:Xyan Xcllet链接:https://www.zhihu.com/question/21579465/answer/106995708来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 超计算,是一个研究比图灵机计算能力更强的计算能力的计算机器的理论计算机科学分支. 主要有以下部分模型: A.谕示机.带“黑箱”的图灵机.由图灵本人亲自提出,“黑箱”就是一个谕示,经过一个谕示就可以得到一个问题的判定结果.所有

LDA主题模型困惑度计算

对于LDA模型,最常用的两个评价方法困惑度(Perplexity).相似度(Corre). 其中困惑度可以理解为对于一篇文章d,所训练出来的模型对文档d属于哪个主题有多不确定,这个不确定成都就是困惑度.困惑度越低,说明聚类的效果越好. 计算公式分母是测试集中所有单词之和,即测试集的总长度,不用排重.其中p(w)指的是测试集中每个单词出现的概率,计算公式如下.p(z|d)表示的是一个文档中每个主题出现的概率,就是程序中的.theta文件,p(w|z)表示的是词典中的每一个单词在某个主题下

一文搞懂HMM（隐马尔可夫模型）

什么是熵(Entropy) 简单来说,熵是表示物质系统状态的一种度量,用它老表征系统的无序程度.熵越大,系统越无序,意味着系统结构和运动的不确定和无规则:反之,,熵越小,系统越有序,意味着具有确定和有规则的运动状态.熵的中文意思是热量被温度除的商.负熵是物质系统有序化,组织化,复杂化状态的一种度量. 熵最早来原于物理学. 德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念,用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度,能量分布得越均匀,熵就越大. 一滴墨水滴在清水中,部成了一杯淡蓝色溶液热水晾在空气中

【FLUENT案例】02：DPM模型

1 引子1.1 案例描述1.2 学习目标1.3 模拟内容2 启动FLUENT并导入网格3 材料设置4 Cell Zones Conditions5 Calculate6 定义Injecions7 定义DPM材料8 颗粒追踪9 设置粒子分布直径10 粒子追踪11 统计出口面上粒径分布12 修改壁面边界以捕捉颗粒13 颗粒追踪14 考虑湍流效应15 考虑冲蚀16 后处理查看壁面冲蚀云图17 导出数据到CFD-POST18 CFD-POST操作本案例延续案例1的模型及计算结果. 1 引子 1.1 案

从BSP模型到Apache Hama

一.什么是BSP模型概述 BSP(Bulk Synchronous Parallel,整体同步并行计算模型)是一种并行计算模型,由英国计算机科学家Viliant在上世纪80年代提出.Google发布的一篇论文(<Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing>)使得这一概念被更多人所认识,据说在Google 80%的程序运行在MapReduce上,20%的程序运行在Pregel上.和MapReduce一样,Google并没有开源Pregel

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

[综]隐马尔可夫模型Hidden Markov Model (HMM)

http://www.zhihu.com/question/20962240 Yang Eninala杜克大学生物化学博士线性代数收录于编辑推荐 •2216 人赞同 ×××××11月22日已更新××××× 隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲.我认为 @者也的回答没什么错误,不过我想说个更通俗易懂的例子.我希望我的读者不是专家,而是对这个问题感兴趣的入门者,所以我会多阐述数学思想,少写公式.霍金曾经说过,你多写一个公式,就会少一半的读者.所以时间简史这本关于物理的书和麦当娜关于性的书

Stanford机器学习笔记-6. 学习模型的评估和选择

6. 学习模型的评估与选择 Content 6. 学习模型的评估与选择 6.1 如何调试学习算法 6.2 评估假设函数(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection and training/validation/test sets) 6.4 偏差与方差 6.4.1 Diagnosing bias vs. variance. 6.4.2 正则化与偏差/方差(Regularization and bias/variance)

阻抗计算(用SI9000如何计算微带线)

用SI9000如何计算微带线一．几个概念: 阻抗的定义:在某一频率下,电子器件传输信号线中,相对某一参考层,其高频信号或电磁波在传播过程中所受的阻力称之为特性阻抗,它是电阻抗,电感抗,电容抗--的一个矢量总和. 阻抗匹配:是为了保证能量传输损耗最小,匹配就是上一级电路的内电阻要等于下一级电路的输入电阻.当电路实现阻抗匹配时,将获得最大的功率传输,反之,当电路阻抗失配时,不但得不到最大功率传输,还可能对电路产生损害. 目前常见阻抗分类:单端(线)阻抗.差分(动)阻抗

Lambert漫反射.BLinnPhong及Phong模型 Unity自带的在Lighting.cginc里

1.漫反射此模型属于经验模型,主要用来简单模拟粗糙物体表面的光照现象此模型假设物体表面为理想漫反射体(也就是只产生漫反射现象,也成为Lambert反射体),同时,场景中存在两种光,一种为环境光,一种为方向光,然后我们分别计算这两种光照射到粗糙物体表面所产生的光照现象,最后再将两个结果相加,得出反射后的光强值. 首先是计算环境光的公式: I_ambdiff = K_d * I_a; 其中,K_d为粗糙物体表面材质对光的反射系数,这个系数由程序编写者在宿主程序中给出,I_a为环境光的光强,也就是

常见浏览器兼容问题、盒模型2种模式以及css hack知识讲解

什么是浏览器兼容问题?所谓的浏览器兼容性问题,是指因为不同的浏览器对同一段代码有不同的解析,造成页面显示效果不统一的情况.在大多数情况下,我们的需求是,无论用户用什么浏览器来查看我们的网站或者登陆我们的系统,都应该是统一的显示效果.所以浏览器的兼容性问题是前端开发人员经常会碰到和必须要解决的问题. 总结一下我编写代码的时候遇到的浏览器兼容问题,跟大家学习. 一.解决无法在IE6下面设置1px高的容器(div)的问题. 大家看看这一段代码: <div style="height:1px;wi

聊聊css盒子模型

css盒子模型原理: 在网页设计中常听的属性名:内容(content).填充/内边距(padding).边框(border).外边距(margin), CSS盒子模式都具备这些属性. 这些属性我们可以把它转移到我们日常生活中的盒子(箱子)上来理解,日常生活中所见的盒子也就是能装东西的一种箱子,也具有这些属性,所以叫它盒子模式. CSS中, Box Model叫盒子模型(或框模型),Box Model规定了元素内容(element content).内边距(padding).边框(border)

机器学习Matlab打击垃圾邮件的分类————朴素贝叶斯模型

该系列来自于我<人工智能>课程回顾总结,以及实验的一部分进行了总结学习机垃圾分类是有监督的学习分类最经典的案例,本文首先回顾了概率论的基本知识.则以及朴素贝叶斯模型的思想.最后给出了垃圾邮件分类在Matlab中用朴素贝叶斯模型的实现 1.概率 1.1 条件概率定义:事件B发生的情况下,事件A发生的概率记作条件概率P(A|B)P(A|B) P(A|B)=P(A∧B)P(B) P(A|B)=\frac{P(A\land B)}{P(B)} 条件概率也叫后验概率.无条件概率也叫先验概率(在没有不

文本相似度算法——空间向量模型的余弦算法和TF-IDF

1.信息检索中的重要发明TF-IDF TF-IDF是一种统计方法,TF-IDF的主要思想是,如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类.TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数.IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)的主要思想是:如果包含词条的文档越少,IDF越大,则说明词条具有很好的类别区分能力. 1.1TF Term frequenc

用python计算lda语言模型的困惑度并作图

转载请注明:电子科技大学EClab——落叶花开http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3816532.html 困惑度一般在自然语言处理中用来衡量训练出的语言模型的好坏.在用LDA做主题和词聚类时,原作者D.Blei就是采用了困惑度来确定主题数量.文章中的公式为: perplexity=exp^{ - (∑log(p(w))) / (N) } 其中,P(W)是指的测试集中出现的每一个词的概率,具体到LDA的模型中就是P(w)=∑z p(z|d)*p(w|z)[z,d

probit模型 是计算什么的

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