标准的线性回归模型的假设之一是因变量方差齐性,即因变量或残差的方差不随自身预测值或其他自变量的值变化而变化.但是有时候,这种情况会被违反,称为异方差性,比如因变量为储蓄额,自变量为家庭收入,显然高收入家庭由于有更多的可支配收入,因此储蓄额差异较大,而低收入家庭由于没有过多的选择余地,因此储蓄会比较有计划和规律. 异方差性如果还是使用普通最小二乘法进行估计,那么会造成以下问题 1.估计量仍然具有无偏性,但是不具备有效性2.变量的显著性检验失去意义3.由于估计量变异程度增大,导致模型预测误差增大,精

目录 1 问题描述 2 解决方案   1 问题描述 问题描述 输入一个只包含加减乖除和括号的合法表达式,求表达式的值.其中除表示整除. 输入格式 输入一行,包含一个表达式. 输出格式 输出这个表达式的值. 样例输入 1-2+3*(4-5) 样例输出 -4 数据规模和约定 表达式长度不超过100,表达式运算合法且运算过程都在int内进行.   2 解决方案 具体代码如下: package com.liuzhen.systemExe; import java.util.Scanner; import

问题描述 输入一个只包含加减乖除和括号的合法表达式,求表达式的值.其中除表示整除. 输入格式 输入一行,包含一个表达式. 输出格式 输出这个表达式的值. 样例输入 1-2+3*(4-5) 样例输出 -4 数据规模和约定 表达式长度不超过100,表达式运算合法且运算过程都在int内进行. package com.liuzhen.systemExe; import java.util.Scanner; import java.util.Stack; public class Main{ //计算表达

@author:Andrew.Du 声明:本文为原创,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/duye/p/9031511.html,谢谢. 一.前言 1.目的: 我写这篇文章的目的,是想用最简洁的语言阐述清楚何为偏最小二乘分析,以及到底应该如何应用这个在数学建模应用中备受青睐的模型.在此之前,你应该已经学过线性代数.高等数学等基础课程,并了解过诸如主成分分析(PCA).多元线性回归等简单的数学模型,如果线性代数高等数学的知识已经还给老师,那么建议你重温一下.在正式讲解偏最

SPSS转换菜单:创建时间序列 1.概念:"创建时间序列"对话框允许您基于现有数值型时间序列变量的函数创建新的变量.这些转换后的值在时间序列分析中非常有用. 2.操作:转换-创建时间序列 3.说明:时间序列转换函数如下: ◎差分.序列中相邻值之间的非季节性差异.阶数为用于计算差分的以前值个数.由于每阶差分丢失一个观察值,因此系统缺失值会出现在序列开头.例如,如果差分阶数为2,则前两个个案会包含新变量的系统缺失值. ◎季节性差分.相隔恒定距离的序列值之间的差分.该跨度基于当前定义的周期.

在文章:这些.NET开源项目你知道吗?让.NET开源来得更加猛烈些吧!(第二辑)中,给大家初步介绍了一下Expression Evaluator验证组件.那里只是概述了一下,并没有对其使用和强大功能做深入研究,所以今天就通过一篇简单的文章来预览一下其强大的功能.本文曾在[原创].NET开源表达式计算组件介绍与使用一文中介绍过一个.NET平台开源的表达式计算组件NCal.不过经过比较还是这个Expression Evaluator比较强大,虽然部分功能有重叠.也都能计算常规的数学表达式.这个组件的

2014年12月16日 17:15:09 初始化一串全为0的二进制; 现有一串无序的整数数组; 如果整数x在这个整数数组当中,就将二进制串的第x位置为1; 然后顺序读取这个二进制串,并将为1的位转换成整数,顺序存放到新的集合中,就是排好序的了 排序代码: function sort() { // var_dump(PHP_INT_MAX, PHP_INT_SIZE); // int 9223372036854775807 // int 8 $bitmap = array_fill(0, 50,

  计算属性是基于响应式依赖进行缓存的,只有在相关响应式依赖发生改变时才会重新求值,这种缓存机制在求值消耗比较大的情况下能够显著提高性能. 一.计算属性初始化   Vue 在做数据初始化时,通过 initComputed() 方法初始化计算属性. const computedWatcherOptions = { lazy: true } function initComputed (vm: Component, computed: Object) { const watchers = vm._c

1.computed和methods 共同点:computed能现实的methods也能实现: 不同点:computed是基于它的依赖进行缓存的.computed只有在它的相关依赖发生变化才会重新计算求值. 而只要它的相关依赖没有发生变化,多次访问会立即返回之前的计算结果,而不必再次执行计算.相比之下,每当触发重新渲染时,调用方法将总会再次执行函数.也就是说当我们不希望有缓存,用方法来替代. 2.watch和computed 共同点:都是以Vue的依赖追踪机制为基础的,都是希望在依赖数据发生改变

代码下载地址: 1.Matlab版本:http://pan.baidu.com/s/1eQIzj3c.进入目录后,请自行定位到该博客的源代码与数据的目录“

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Expression Evaluator 是一个轻量级的可以在运行时解析C#表达式的开源免费组件.表达式求值应该在很多地方使用,例如一些工资或者成本核算系统,就需要在后台动态配置计算表达式,从而进行计算求值.相比 NCal,还是这个 Expression Evaluator 比较强大,虽然部分功能有重叠.也都能计算常规的数学表达式. Expression Evaluator 支持的特性有: 支持算术运算符,支持关系运算符,以及逻辑运算符 支持表达式分组和括号,以及递增递减运算符 支持表达式属性访

SPSS分析技术:二阶聚类分析:为什么出现大学生"裸贷"业务,因为放贷者知道贷款者还不起 今天将介绍一种智能聚类法,二阶聚类法,在开始介绍之前,先解答很多人在后台提出的一个疑问:那就是很多分析者发现,对同一套数据应用不同的聚类分析方法,其结果经常是不一致的,甚至完全不一样,到底哪个结果是"正确"的呢? 草堂君来解释一下:聚类分析在众多数据分析方法中,其应用范围和作用都是非常亮眼的表现,但是聚类分析与其它数据分析方法之间还有一个重要的区别,就是聚类分析是一种探索性的分

文章地址:https://www.cnblogs.com/sandraryan/ $x = 10; $y = 45; $z = 3; //求出三个数字中最大值最小值 //先比较x y,如果x> y ,判断x 和z,从x z 中判断最大值赋给max //如果x < y ,判断 y 和z ,从y z中判断最大值 $max = $x > $y ? ($x > $z ? $x :$z) : ($y > $z ? $y : $z); $min = $x < $y ? ($x &l

一.说明 在computed中,可以定义一些属性,即计算属性. 计算属性本质是方法,只是在使用这些计算属性的时候,把他们的名称直接当作属性来使用,并不会把计算属性当作方法去调用,不需要加小括号()调用. 此计算属性的方法内部所用到的任何data中的数据,依赖响应属性只要发生改变,就会立即重新计算,即触发这个计算属性的重新求值:否则不会重新计算求值. 计算属性的求值结果会被缓存起来,方便下次直接使用(多次调用只要内部数据不改变就不会重新求值,改变了也只会计算一次,虽然有多个地方引用此属性). 方法

C语言中的运算成分(Week 8) 赋值运算符 "="赋值运算符 给赋值号左边的变量赋予数值 在变量定义的同时可以为变量赋初值 要点一:两面类型不同 若=两边的类型不一致,赋值时要进行类型转换 不管=右边是什么类型,都转为=左边的类型 cout打印默认6位精度 要点二:长数赋给短数 截取长数的低n位送给短数 要点三:短数赋给长数 低位不变,高位全补0或1 要点四:符号位的赋值处理 直接搬运,不管符号位还是数字位 表达式 程序中由运算符.操作数和括号等所组成的计算式,是计算求值的基本单位

简介 Sympy是一个Python的科学计算库,用一套强大的符号计算体系完成诸如多项式求值.求极限.解方程.求积分.微分方程.级数展开.矩阵运算等等计算问题.虽然Matlab的类似科学计算能力也很强大,但是Python以其语法简单.易上手.异常丰富的三方库生态,个人认为可以更优雅地解决日常遇到的各种计算问题. 目录 1.解方程组solve()2.求极限limit()3.微分(导数)diff()4.积分  4-1.定积分integrate()  4-2.求不定积分integrate(),dsolv

在进行项目开发的时候,刚好需要用到对字符串表达式进行求值的处理场景,因此寻找了几个符合要求的第三方组件LambdaParser.DynamicExpresso.Z.Expressions,它们各自功能有所不同,不过基本上都能满足要求.它们都可以根据相关的参数进行字符串表达式的求值,本篇随笔介绍它们三者的使用代码,以及总结其中的一些经验. 数学表达式求值应该是最常见的,一般我们在应用程序中如果需要计算,是需要对参数进行类型转换,然后在后台进行相应计算的.但是如果是计算一些符合的式子或者公式,特别是

1.简介 预测就是借助于对过去的探讨去推测.了解未来.灰色预测通过原始数据的处理和灰色模型的建立,发现.掌握系统发展规律,对系统的未来状态做出科学的定量预测.对于一个具体的问题,究竟选择什么样的预测模型应以充分的定性分析结论为依据.模型的选择不是一成不变的.一个模型要经过多种检验才能判定其是否合适,是否合格.只有通过检验的模型才能用来进行预测.本章将简要介绍灰数.灰色预测的概念,灰色预测模型的构造.检验.应用,最后对灾变预测的原理作了介绍. 灰色系统理论的产生和发展动态 1982邓聚龙发表第一篇

一.CART分类与回归树 资料转载: http://dataunion.org/5771.html        Classification And Regression Tree(CART)是决策树的一种,并且是非常重要的决策树,属于Top Ten Machine Learning Algorithm.顾名思义,CART算法既可以用于创建分类树(Classification Tree),也可以用于创建回归树(Regression Tree).模型树(Model Tree),两者在建树的过程稍

一般来说,回归不用在分类问题上,因为回归是连续型模型,而且受噪声影响比较大.如果非要应用进入,可以使用logistic回归. logistic回归本质上是线性回归,只是在特征到结果的映射中加入了一层函数映射,即先把特征线性求和,然后使用函数g(z)将最为假设函数来预测.g(z)可以将连续值映射到0和1上. logistic回归的假设函数如下,线性回归假设函数只是. logistic回归用来分类0/1问题,也就是预测结果属于0或者1的二值分类问题.这里假设了二值满足伯努利分布,也就是 当然假设它满