在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。
在实际经济问题中，一个变量往往受到多个变量的影响。例如，家庭消费支出，除了受家庭可支配收入的影响外，还受诸如家庭所有财富、物价水平、金融机构存款利息等多种因素的影响，表现在线性回归模型中的解释变...
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2016-04-19 12:30:20
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Introduction在数据集中有一系列变量作为输入，这些输入变量也就是我们提前测量得到的数据。它们对某个或某些输出产生影响。简言之，就是利用输入来预测输出。形如这种形式的学习形式称之为监督学习。术语：（在不同的领域）
输入-预测因子-自变量-特征
输出-因变量-响应Variable Types and Terminology在不同的例子中输出不同。在葡萄糖预测的例子中，输出是定量的指标，有些...
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2016-03-31 11:07:25
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一、模型简介 线性回归默认因变量为连续变量，而实际分析中，有时候会遇到因变量为分类变量的情况，例如阴性阳性、性别、血型等。此时如果还使用前面介绍的线性回归模型进行拟合的话，会出现问题，以二分类变量为例，因变量只能取0或1，但是拟合出的结果却无法保证只有这两个值。那么使用概率的概念来进行拟合是否可以呢 ...
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2016-03-29 12:29:10
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逻辑回归 1、 总述 逻辑回归来源于回归分析，用来解决分类问题，即预测值变为较少数量的离散值。 2、 基本概念 回归分析(Regression Analysis)：存在一堆观测资料，希望获得数据内在分布规律。单个样本表示成二维或多维向量，包含一个因变量Y和一个或多个自变量X。回归分析主要研究当自变量 ...
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2016-03-26 17:21:58
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二. 最小二乘法 我们以最简单的一元线性模型来解释最小二乘法。什么是一元线性模型呢？ 监督学习中，如果预测的变量是离散的，我们称其为分类（如决策树，支持向量机 等），如果预测的变量是连续的，我们称其为回归。回归分析中，如果只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称
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2016-03-03 13:02:36
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for(uint8i=0;i<pt.instance_struct.size();i++){
total+=pt.instance_struct[i].end_row-pt.instance_struct[i].beg_row+1;
if(i==255)cout<<"iis255"<<endl;
}
现象：无限循环。
原因：变量i为8位int，当i=255执行完后，执行i++，此时i=0，又从新开始循环..
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2016-03-01 14:52:17
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1 分析两个变量和一个因变量的关系 降水，温度与生长的关系曲线 降水是连续的数，温度有三个温室，每个温室一个温度，生长也是连续的数。 作图的方法是将降水放在一列，然后生长根据温度放三列，同一个温度的放一列，如下图，原图与结果图 2 用回归分析预测值 有实际值和预测值，在图上都是点，可以将点改成线，通
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2016-02-28 12:21:39
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我们知道，混合线性模型是一般线性模型的扩展，而广义线性模型在混合线性模型的基础上又做了进一步扩展，使得线性模型的使用范围更加广阔。每一次的扩展，实际上都是模型适用范围的扩展，一般线性模型要求观测值之间相互独立、残差(因变量)服从正态分布、残差(因变量)方差齐性，而混合线性模型取消了观测值之间相互独立
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2016-01-31 17:17:30
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前面介绍了简单线性回归模型，接下来讲多重线性回归模型。简单线性回归是针对一个因变量和一个自变量之间的线性回归关系，而多重线性回归是指一个因变量和多个自变量之间的线性回归关系。相对于简单线性回归，多重线性回归更具有实际意义，因为在实际生活中，多因素相互作用非常普遍，同时对因变量造成影响的往往不止一个自...
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2016-01-01 21:05:49
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解析解(Analytical solution) 就是根据严格的公式推导，给出任意的自变量就可以求出其因变量，也就是问题的解，然后可以利用这些公式计算相应的问题。所谓的解析解是一种包含分式、三角函数、指数、对数甚至无限级数等基本函数的解的形式。用来求得解析解的方法称为解析法(Analytical t...
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2015-11-30 11:32:58
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