二、 是否拟合到了足够的信息 在回归模型评估中,只探索数据预测是否准确是不足够的,还希望模型能够捕捉数据的分布规律,单调性等等。 如果一个模型在前半段数据上完美拟合,在后半段数据上拟合很差。这个时候,如果你用 MSE 去对模型进行评估的话,MSE 的值因为后半段的巨大差异被分散到整体样本上,所以会比较
二、极大似然法:一元线性回归模型参数估计 极大似然法(ML)基本思想为;模型总体中抽取 n 组样本的观测值,使得 n 次抽样的联合概率最大。 因为每次抽样是独立的,对于一元线性回归模型来说,随机抽取 n 组样本,在抽样之前 Y_i 为随机变量,抽样之后 Y_i 有了特定的样本值,根据得到的样本值,假如估计量 \hat{\...
局部加权线性回归是通过引入偏差来降低预测的均方误差,针对不同点能够对误差进行调整便可以一定程度上避免线性回归带来的欠拟合现象。 7.1 局部加权回归的损失函数 ,其中 采用高斯核时, 。 7.2 局部加权回归的参数解释 :波长参数,控制了权值随距离下降速率。 时,所有权重趋于1,变为标准线性回归; 时,距离较大样本点...
常见的回归模型参数包括：1. 斜率(slope):表示自变量与因变量之间的线性关系强度。2. 截距(intercept):...
回归模型是一种用于预测连续变量的统计方法，它通过分析自变量与因变量之间的关系来建立模型。在回归模型中，有一些常见的参数需要我们了解和掌握。1.截距（Intercept）：截距是回归线与y轴交点的纵坐标值。它表示当所有自变量都为0时，因变量的预测值。2.斜率（Slope）：斜率是回归线与x轴的夹角的正切值...
Logistic回归模型参数 Logistic回归是一种常用的分类模型，它通过将线性回归模型的输出映射到[0,1]区间上，来进行二分类任务。在Logistic回归模型中，有一些重要的参数需要考虑和理解。本文将详细介绍这些参数的含义和作用。1. 截距项（Intercept）截距项是Logistic回归模型中的一个重要参数。它表示当所有自变量的取值都为...
在回归分析中,极大似然估计可以用来估计线性回归模型的参数。 假设我们有一个简单的线性回归模型,表示为: Y = β0 + β1X + ε。 其中,Y是因变量,X是自变量,β0和β1是我们要估计的参数,ε是误差项。 我们的目标是通过观测数据来估计β0和β1的值,使得观测数据出现的概率最大化。假设我们有n个观测数据...
使用最小二乘法对这个直线回归方程中的参数a和b进行估计:公式如下：具体求法：第一步：求出变量x的平均值 第二步：求出变量y的平均值 第三步：求出系数b 第四步：求出截距a 这样就得到了一元线性回归方程：三、SPSSAU线性回归分析 需要对数据进行线性回归分析，可以使用SPSSAU，快速完成数据分析，在【通用方法...
Tobit回归模型是一种广泛应用于计量经济学领域的模型,主要用于解决存在截断数据的情况下的统计分析问题。该模型最初由经济学家詹姆斯·托比特(James Tobin)在1958年提出,因此得名。本文将介绍Tobit回归模型的基本概念、模型设定及参数估计方法。 一、Tobit回归模型的基本概念 ...
首先,我们要明白最小二乘估计是个什么东西?说的直白一点,当我们确定了一组数的模型之后,然后想通过最小二乘的办法来确定模型的参数。举个两变量(一个自变量、一个因变量)线性回归的例子来说明一下,如下面所示一堆散点图。 一堆观测数据绘制的散点图 ...