有如下模型：1、二项logistic回归：因变量为两种结局的二分类变量，如中奖=1、未中奖=0；自变量可以为分类变量，也可以为连续变量；阳性样本量n要求是自变量个数至少10倍。2、无序多分类logistic回归：因变量为无序的多分类变量，如获取健康知识途径（传统大众媒介=1，网络=2，社区宣传=3）；自变量可以...
方法: 分别利用 logistic 模型与四参数 log - logistic 模型对目 前常见体外生物活性测定中反应液吸光度与药物浓度的 S 曲线关系进行拟合。 结果与结论:四参数 log - logistic 模型拟合效果要优于传统的 logistic 模型, R2分别为 1. 000 和 0. 9975, 误差均方根分别为 0. 00968 和0. 1030。 在拟合 S ...
namespaceMicrosoft.Extensions.Logging{publicinterfaceILogger{// 记录日志方法,其中包含日志级别、事件ID、写入的内容、格式化内容等voidLog<TState>(LogLevellogLevel,EventIdeventId,TStatestate,Exceptionexception,Func<TState,Exception,string>formatter);// 判断对应的日志级别是否可用boolIsEnabled(LogLevellogLevel);...
结果与结论:四参数log-logistic模型拟合效果要优于传统的logistic模型,R2分别为1.000和0.9975,误差均方根分别为0.00968和0.1030.在拟合S型曲线方面,四参数log-logistic模型比logistic模型拟合效果更优,且其4个参数更具现实意义,即D和A分别代表S曲线的下限和上限,C代表半数反应浓度,B代表吸光度增长速率参数,相当于S...
看书碰到了 Log-linear model 这一概念,在中文互联网上看到的简介大多是该模型在某一专业领域的应用,并没有给出对数线性模型的定义。后来在wiki上看到了一个简洁的定义,在此分享,如有错误还请指正。 对数线性…
对数线性模型(log-linearmodel)是一种统计模型,广泛应用于自然语言处理、机器学习和信息检索等领域。本文将介绍对数线性模型的基本概念、应用场景以及其在相关领域的优势。通过深入理解对数线性模型,我们能够更好地应用它来解决实际问题。 一、对数线性模型的基本概念 ...
ILogger/Logger namespace Microsoft.Extensions.Logging { public interface ILogger { // 记录日志方法,其中包含日志级别、事件ID、写入的内容、格式化内容等 void Log<TState>(LogLevel logLevel, EventId eventId, TState state, Exception exception, Func<TState, Exception, string> formatter); // 判断对应的...
几何布朗运动和对数正态分布常被应用于描述股价动态。根据作者的理解，股价在给定今日价格的前提下，未来的价格遵循几何布朗运动（股价对数的单位时间独立增量为正态分布），而未来特定时刻的价格则遵循对数正态分布。本文由作者曲曲菜撰写，发布于微信公众号“曲曲菜”以及知乎专栏“AI和金融模型”。本文为原创...
{// 记录日志方法,其中包含日志级别、事件ID、写入的内容、格式化内容等voidLog<TState>(LogLevel logLevel, EventId eventId, TState state, Exception exception, Func<TState, Exception,string> formatter);// 判断对应的日志级别是否可用boolIsEnabled(LogLevel logLevel);// 日志作用域IDisposable BeginScope<TSt...