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七种常用回归技术,如何正确选择回归模型?

回归分析是建模和分析数据的重要工具。本文解释了回归分析的内涵及其优势,重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素,最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素。 什么是回归分析? 回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如,司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系,最好的研究方法就是回归。 回归分析是建模

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R语言有状态依赖强度的非线性、多变量跳跃扩散过程模型似然推断分析股票价格波动

跳跃扩散过程为连续演化过程中的偏差提供了一种建模手段。但是,跳跃扩散过程的微积分使其难以分析非线性模型。本文开发了一种方法,用于逼近具有依赖性或随机强度的多变量跳跃扩散的转移密度。通过推导支配过程时变的方程组,我们能够通过密度因子化来近似转移密度,将跳跃扩散的动态与无跳跃扩散的动态进行对比。在这个框架内,我们开发了一类二次跳跃扩散,我们可以计算出对似然函数的精确近似。随后,我们分析了谷歌股票波动率的一些非线性跳跃扩散模型,在各种漂移、扩散和跳跃机制之间进行。在此过程中,我们发现了周期性漂移和依赖状态的跳跃机制的依据。

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静息态fMRI+机器学习:慢性下腰痛会引起哪些脑区的改变?

慢性下腰痛(cLBP)是一种持续至少3个月以上的腰部慢性疼痛综合征。很多局部及系统性疾病均可出现腰痛,但临床上多见的是脊椎退行性病变以及急、慢性损伤所引起的腰痛。据统计,80%的人在其一生中都曾有过腰痛的困扰。近年来,更有患者增多的趋势。这可能与现代社会的生活方式有关,例如运动减少、某种姿势维持时间过长以及缺乏腰部保健知识等。 下腰痛(LBP)是全球致残的主要原因,为社会和个人带来沉重的经济负担。持续的疼痛会使人产生负面情绪、认知与行为障碍等精神身体方面的影响,严重影响患者的生活质量及水平。然而,目前治疗cLBP的方法远不能令人满意,cLBP患者中阿片类药物过量和成瘾的比率显著增加,这突出表明迫切需要更好地了解该疾病的病理生理学,并开发新的治疗方法。 近年来,功能磁共振的出现为cLBP状态下脑部功能/结构的改变提供了准确定位,已成为神经影像学研究的重要工具。而作为低频振荡指标的低频振幅(ALFF)得到了越来越多的关注。尽管仍在研究中,但已有研究表明ALFF与人类的脑血流和任务诱发的激活有关。在常用的静息态功能磁共振(RS-fMRI)指标中,ALFF在测试可靠性和可重复性之间具有最佳的平衡。机器学习在脑科学领域的应用广泛而深入,最简单或者最常用的一个应用方向是分类,如疾病的分类。但是将机器学习技术应用于疼痛的研究很少。近期,来自美国的研究团队在British Journal of Anaesthesia杂志上发表题目为《Identifying brain regions associated with the neuropathology of chronic low back pain: a resting state amplitude of low-frequency fluctuation study》的研究论文,以ALFF作为特征值,应用支持向量机(SVM)分类器,探索最有可能区分cLBP患者和健康人的脑区,并确定对cLBP疼痛强度变化敏感的脑区。

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