原文作者：Miguel Diaz Kusztrich
回归分析只涉及到两个变量的，称一元回归分析。一元回归的主要任务是从两个相关变量中的一个变量去估计另一个变量，被估计的变量，称因变量，可设为Y；估计出的变量，称自变量，设为X。回归分析就是要找出一个数学模型Y=f(X)，使得从X估计Y可以用一个函数式去计算。当Y=f(X)的形式是一个直线方程时，称为一元线性回归。这个方程一般可表示为Y=A+BX。根据最小平方法或其他方法，可以从样本数据确定常数项A与回归系数B的值。A、B确定后，有一个X的观测值，就可得到一个Y的估计值。回归方程是否可靠，估计的误差有多大，都还应经过显著性检验和误差计算。有无显著的相关关系以及样本的大小等等，是影响回归方程可靠性的因素。R语言中的一元线性回归是用lm()函数实现的。
df$A可以索引数据框df中列名为A的列的所有值。那么假如列名是一个R对象怎么做？
文章目录 统计 平均值 中位数 众数 线性回归 一元 多元回归 逻辑回归 正态分布 决策树 随机森林 生存分析 卡方检验 统计 平均值 语法 mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) x - 是输入向量。 trim - 用于从排序的向量的两端删除一些观测值。 na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值。 示例 x <- c(17,8,6,4.12,11,8,54,-11,18,-7) # Find Mean. result.mean <- mean(x) print(
在日常工作中，我们经常需要在Excel中使用公式对表中数据进行计算（求和、求差和求均值等）和分析，从而实现对数据的分类，通常情况下，当数据量较少或场景变化单一的情况下，使用公式可以满足用户的要求，但当数据量较大或者场景变化复杂的情况下，使用公式也无法满足用户的需求的情况。这个时候就可以用编码的方式来解决，以下面的背景需求为例，小编将为大家介绍如何使用葡萄城公司基于 .NET 和 .NET Core 平台的服务端高性能表格组件组件GrapeCity Documents for Excel （以下简称GcExcel）解析Excel中的现有公式并根据需求对其进行修改。
本章包括 11 个涉及 Java 函数式编程的问题。我们将从一个问题开始，这个问题旨在提供从 0 到函数式接口的完整过程。然后，我们将继续研究 GoF 中的一套设计模式，我们将用 Java 函数风格来解释这些模式。
通过字符串的方式来创建公式是非常有用的。这通常用于需要将公式参数当做字符串传入函数中。
BoobSnail可以帮助广大研究人员生成XLM（Excel 4.0）宏文件，该工具可以在XLM宏生成任务中给红队和蓝队研究人员提供帮助。该工具支持的功能如下：
Spread的公式计算引擎支持300多种内置函数，并支持通过内置函数和运算符来自定义公式。支持的函数包括日期、时间函数、工程计算函数、财务计算函数、逻辑函数、数学和三角函数、统计函数、文本函数等。 公式计算引擎支持单元格的引用、表单的交叉引用、循环引用、函数嵌套等。 放置公式在单元格中 你可以添加一个公式到一个单元格或单元格区域内。 你还可以向一行或者一列中所有的单元格添加公式。该公式是一个具有说明公式字符串的公式，通常是包含一个函数，运算符和常数的集合体。 当把一个公式分配到行或列的时候，这个公式为每一个
Worksheet.Paste（Excel VBA没有Range.Paste方法）在某种程度上与Range.PasteSpecial方法非常相似。Paste方法的主要目的是将剪贴板包含的内容粘贴到相关工作表上。
转载自文章：https://blog.csdn.net/zengdongwen/article/details/103490661
>>>使用PythonXlsxwriter创建Excel电子表格（第2部分：公式，链接与命名区域）
Cells(1,Columns.Count).End(xlToLeft).Column
接口的默认方法(Default Methods for Interfaces) Java 8使我们能够通过使用 default 关键字向接口添加非抽象方法实现。 此功能也称为虚拟扩展方法。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Excel宏教程 (宏的介绍与基本使用) Microsoft excel是一款功能非常强大的电子表格软件。它可以轻松地完成数据的各类数学运算，并用各种二维或三维图形形象地表示出来，从而大大简化了数据的处理工作。但若仅利用excel的常用功能来处理较复杂的数据，可能仍需进行大量的人工操作。但excel的强大远远超过人们的想象–宏的引入使其具有了无限的扩展性，因而可以很好地解决复杂数据的处理问题。 随着支持Windows的应用程序的不断增多和功能的不断增强，越来
Java8 使开发者能够通过使用 default 关键字向接口添加非抽象方法实现，也称为虚拟扩展方法。
背景：2019年的某月末日，三路人开局，兴趣所致组建了“花儿少年”：一个有组织、有纪律的R语言入门交流学习组织。自此，开启了一段小白&大师的成长史。
在VBA（Visual Basic for Applications）中，FormatConditions 对象是一个非常强大的工具，它允许你为Excel工作表中的单元格区域定义条件格式。条件格式可以根据单元格的值、公式、数据条、色阶或图标集等自动更改单元格的外观（如字体颜色、背景色、边框等）。
我们知道js的eval（）方法可以执行字符串的代码 而恰好jdk6增加了对脚本语言的支持 我们可以利用这个特性对计算实现简单化的处理
Microsoft Office现在已经是我们每天必须使用的软件之一，而Python可用于编写Office脚本（也称为自动化），使用户更容易使用。这可能不像录制宏那么容易，但也不是很复杂。在本文中，将介绍如何使用PyWin32模块访问一些Office程序，并使用Python操作它们。
近期，技术圈被一个名为Pykan的项目彻底点燃，其在GitHub上的关注度火箭般攀升，逼近万星大关，引得无数开发者侧目
Logistic回归通过logit转换将取值为正负无穷的线性方程的值域转化为(0，1)，正好与概率的取值范围一致。
object of type ‘symbol‘ is not subsettable
我们之前介绍了判别分析中，因为判别准则的不同，可分为多种判别分析法。常用的有费歇尔（Fisher）判别分析、贝叶斯（Bayes）判别分析和距离判别分析。在上2篇文章中（判别分析——距离判别法和贝叶斯（Bayes）判别分析）介绍了距离判别分析和贝叶斯判别，本文将介绍贝费歇尔（Fisher）判别分析。
机器学习实战 - 读书笔记(06) – SVM支持向量机 前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”，这是我的学习笔记，这次是第6章：SVM 支持向量机。 支持向量机不是很好被理解，主要是因为里面涉及到了许多数学知识，需要慢慢地理解。我也是通过看别人的博客理解SVM的。 推荐大家看看on2way的SVM系列： 解密SVM系列（一）：关于拉格朗日乘子法和KKT条件 解密SVM系列（二）：SVM的理论基础 解密SVM系列（三）：SMO算法原理与实战求解 解密SVM系列（四）：SVM非
本文来告诉大家，在 OpenXML 里面的 Geometry 的如 gdLst 和 ahLst 和 pathLst 等里面参数的公式的参数含义
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使用poi更新excel时，如果单元格A设置了公式，当其依赖的其他单元格填充了值之后，导出的excel中A仍为公式而不是自动计算的值，如图：
散点图绘制回归曲线很常用，那么添加上回归方程，P值，R2或者方差结果表等可以展示更量化的信息。
方差分析（analysis of variation,简写为ANOVA）又称变异数分析或F检验,用于两个及两个以上样本均值差别的显著性检验,从函数的形式看，方差分析和回归都是广义线性模型的特例，回归分析lm()也能作方差分析。其目的是推断两组或多组数据的总体均值是否相同，检验两个或多个样本均值的差异是否有统计学意义。方差分析的基本思路为：将试验数据的总变异分解为来源于不同因素的相应变异，并作出数量估计，从而明确各个变异因素在总变异中所占的重要程度；也就是将试验数据的总变异方差分解成各变因方差，并以其中的误差方差作为和其他变因方差比较的标准，以推断其它变因所引起的变异量是否真实的一种统计分析方法。把对试验结果发生影响和起作用的自变量称为因素（factor），即我们所要检验的对象。如果方差分析研究的是一个因素对于试验结果的影响和作用，就称为单因素方差分析。因素的不同选择方案称之为因素的水平(level of factor)或处理(treatment)。因素的水平实际上就是因素的取值或者是因素的分组。样本数据之间差异如果是由于抽样的随机性造成的，称之为随机误差；如果是由于因素水平本身不同引起的差异，称之为系统误差。
下面的代码将复制活动工作表，然后标记公式，使用阴影显示已复制哪些以及从何处复制。它从左到右、从上到下进行核查。
在实际工作中，遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象，简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等，但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息，因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域，贡献出众多巧妙的方法，在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点，在R中用于处理缺失值的包有很多，本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍，以展现处理缺失值时的主要路径；
R语言在作图时难免会用到公式，往途中添加标签公式的方法有很多，R基础包自带的expression函数就是一个，除此之外还有latex2exp可以在R语言中使用latex的命令来给图片添加公式。本文基于expression函数常用的命令从常用的运算符、大型运算、集合运算、希腊字母等方面给出常用的公式命令。
通过字符串的方式来创建公式是非常有用的。这通常用于需要将公式参数当做字符串传入函数中
由于PHPExcel早就停止更新维护，所以适用phpspreadsheet。不知道如何通过composer拉取项目包的同学，可以查看Composer学习一文。引入方法：
发现type为C-classification和radial 及 linear等时error最低
方差分析泛应用于商业、经济、医学、农业等诸多领域的数量分析研究中。例如商业广告宣传方面，广告效果可能会受广告式、地区规模、播放时段、播放频率等多个因素的影响，通过方差分析研究众多因素中，哪些是主要的以及如何产生影响等。而在经济管理中，方差分析常用于分析变量之间的关系，如人民币汇率对股票收益率的影响、存贷款利率对债券市场的影响，等等。
作为一门高级语言，R语言拥有独特的语法，比如今天说道的赋值符号。在其他语言里，赋值符合通常用一个等号(=)表示，而在R语言里，承担这个任务的可以是箭头(<-)符号，也可以是等号（=）。这就导致许多R语言初学者，分不清R语言中的赋值到底是使用箭头（<-）还是等号（=）？许多早期学习R的童鞋都比较喜欢使用等号（=）进行赋值。毕竟，简简单单的a = 5用起来比较符合大多数现有语言的习惯。出于对某种赋值方式的偏好，甚至出现了等号党和箭头党，但是到底孰好孰坏，显然争不出任何结果，相对来说更重要的是了解这两者的区别。只有我们深刻理解了其相同与不同之后，才能更好的运用他们。
回归作为数据分析中非常重要的一种方法，在量化中的应用也很多，从最简单的因子中性化到估计因子收益率，以及整个Barra框架，都是以回归为基础，本文总结各种回归方法以及python实现的代码。
为了更好的帮助大家理解，下面简要介绍相关结构，大家也可以自行回顾一下本公众号推送的回归分析与方差分析模型的结构；
最近公司要做报表功能，各种财务报表、工资报表、考勤报表等，复杂程度让人头大，于是特地封装适用各大场景的导入&导出操作，希望各界大神支出不足之处，以便小弟继续完善。
在数据挖掘的实战过程中，经常会遇到变量非常多的情况，即数据的维数很高，也称为“维数灾难”问题。在我们生物医学统计领域，一个数据集中可能存在成百上千个变量，对于回归处模而言，并不是越多变量越好，利用少而精的变量建模显得极为重要，如何选择变量子集就是解决问题的关键。
本文主要讲解如何使用VBA识别图表的详细信息并将结果呈现给用户，所编写的程序需要报告图表的下列特征：
从如何使用Python操作Excel（一）中，我们可以得到一个“example.xlsx”文件，内容如图。
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线性回归，当datx是预测变量时，daty为响应变量。这可以使用一个数据框的两列，或者是直接使用数值向量。
「多元线性回归模型」非常常见，是大多数人入门机器学习的第一个案例，尽管如此，里面还是有许多值得学习和注意的地方。其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型，所以本文会「将原理知识穿插于代码段中」，争取以不一样的视角来叙述和讲解「如何更好的构建和优化多元线性回归模型」。主要将分为两个部分：
在机器学习中的线性回归，一般都会使用scikit-learn中的linear_model这个模块，用linear_model的好处是速度快、结果简单易懂，但它的使用是有条件的，就是使用者在明确该模型是线性模型的情况下才能用，否则生成的结果很可能是错误的。
在CCell类模块中，创建了一个由4个成员构成的公共枚举常量，每个枚举成员代表一种单元格类型，其值分别默认为0、1、2、3。使用枚举成员可以增强代码的可读性和可维护性，利用DescriptiveCellType属性可将枚举成员的值转换成易于理解的文本。
FormatConditions.Add`方法在VBA中用于向工作表上的某个范围添加新的条件格式规则。这个方法是`FormatConditions`集合的一个成员，而`FormatConditions`集合属于`Range`对象。这意味着你必须首先选定一个范围，然后才能调用`Add`方法来添加条件格式。
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