戴明回归 使用正交回归(也叫 Deming 回归)可以确定两种仪器或两种方法能否提供相似的测量结果。正交回归检查两个连续变量(一个响应变量 (Y) 和一个预测变量 (X))之间的线性关系。与简单线性回归(最小二乘回归)不同,正交回归中的响应和预测变量均包含测量误差。在简单回归中,只有响应变量包含测量误差。当这两个变量包含测量误差时,如果您使用简单回归
戴明回归是在最小二乘法回归的基础上,考虑了观测值和预测值之间的测量误差。假设我们有 个观测值 ,其中 是自变量的观测值, 是因变量的观测值。 戴明回归的模型可以表示为: 其中, 是测量误差,它服从均值为0、方差为 的正态分布。 为了估计回归系数 和 ,我们需要估计测量误差的方差 。在最小二乘法回归中,我们...
戴明回归直线 戴明损失 回归结果基本一致。 # Deming Regression #--- # # This function shows how to use TensorFlow to # solve linear Deming regression. # y = Ax + b # # We will use the iris data, specifically: # y = Sepal Length # x = Petal Width import matplotlib.pyplot as plt im...
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通过坚持普遍的思维方式,我们才能够建立以客户满意为核心的企业文化,使质量成为企业不可或缺的基础。戴明的TQM理念为我们提供了实现这一目标的有效工具。 回归原点,以戴明的视角重新审视我们的质量管理体系。通过人力资源开发和现场能力的提升,为客户提供无可替代的卓越质量体验。
线性回归算法和戴明回归算法的区别。左边的线性回归最小化到回归直线的竖直距离;右边的戴明回归最小化到回归直线的总距离。 线性回归算法的损失函数最小化竖直距离;而这里需要最小化总距离。给定直线的斜率和截距,则求解一个点到直线的垂直距离有已知的几何公式。代入几何公式并使TensorFlow最小化距离。
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