.=== 和 == 的选择 3.JS中有哪些内置函数 4.JS变量按存储方式分为哪些类型，并描述其特点 5.如何理解JSON 值类型和引用类型 值类型（boolean,string,number,null...引用类型分两块存储，先在堆中存储一个实际的值，再在栈中存储一个堆中值的引用地址，指向堆中的对象。...把a赋值给b是在栈中重新开辟一块空间存储的还是相同对象的引用地址，a和b存储的地址相同，指向的对象也相同。当对象值发生改变时，两者会同时改变。...：Math,JSON JS变量按存储方式分为哪些类型，并描述其特点 值类型何引用类型 如何理解JSON JSON是JS中的一个内置对象 区别 JS对象 {x:10} JSON对象 {'x':10} JSON...创设eval作用域 正常模式下，Javascript语言有两种变量作用域（scope）：全局作用域和函数作用域。严格模式创设了第三种作用域：eval作用域。
最近在看植物长链非编码RNA的内容，数据分析里有个一内容是预测lncRNA的反式作用元件，通常的做法是利用表达量数据计算皮尔逊相关系数，然后设置一定的阈值进行筛选 比如 Horticulture Research...这里相当于是计算两个数据集中的变量之间的相关性，之前发现correlation这个R包里的函数correlation()可以做 但是这里遇到了一个问题 ? 关掉这个报错界面以后就会提示 ?...) df2<-data.frame(Var4=rnorm(10), Var5=rnorm(10), Var6=rnorm(10)) 计算相关系数和...但是mRNA的表达量有上万个，用这个函数计算的时候是非常慢的 找到了另外一个函数是Hmisc这个包中的rcorr()函数 这个速度快很多，但是他不能计算两个数据集之间变量的相关性， 这样的话可以先计算，...零基础学习R语言之相关性分析 https://www.bilibili.com/video/BV1vb4y1k7kv psych这个包里的corr.test()函数也是可以直接计算两个数据集变量之间的相关性的
，把你、我是当做成函数，把局部变量理解为每个人手里的手机，你可有个iPhone8，我当然也可以有个iPhone8了， 互不相关） 局部变量的作用，为了临时保存数据需要在函数中定义变量来进行存储 当函数调用时...，局部变量被创建，当函数调用完成后这个变量就不能够使用了 如下图所示: 全局变量 如果一个变量，既能在一个函数中使用，也能在其他的函数中使用，这样的变量就是全局变量 打个比方：有2个兄弟 各自都有手机...() 运行结果: 总结1: 在函数外边定义的变量叫做全局变量 全局变量能够在所有的函数中进行访问 全局变量和局部变量名字相同问题 看如下代码: 总结2: 当函数内出现局部变量和全局变量相同名字时，函数内部中的...change_global_variable() print(a) # 输出200 总结3: 如果在函数中出现global 全局变量的名字 那么这个函数中即使出现和全局变量名相同的变量名 = 数据 也理解为对全局变量进行修改...提供了两个内置函数globals()和locals()可以用来查看所有的全局变量和局部变量。
无论是什么量，最终归为0 1 01 变量与常量中的“变”和“常” 数学概念解释的“常”和“变” 常量与变量是数学中反映事物量的一对范畴。...只要稍微学过马克思主义哲学的同学都会知道，运动是绝对的、静止是相对的。放到这里来说，就是“变”是绝对的，“常”是相对的。 我们通过一个例子来说明一下，我们可以使用公式：S=πr²来计算圆的面积。...你只有确实掌握了“常”和“变”的要义，你在进行计算机编程的时候才知道哪些量该用常量、哪些该用变量。 计算机语言的“常”和“变” 以C语言为例，常量分直接常量和符号常量两种。...也就是说，计算机程序中的常量呢不会随着程序的执行而变化；而变量则随时都有可能变化。如下图所示，我们在定义变量的时候，只是申请了一个有名字的空间，程序在运行的过程中可能会放入符合类型的不同值。 ?...给定一个存储空间但里面的内容会随着时间的推移变化 02 变量与常量中的“量” 计算机语言中的量呢，其实可以理解为用来存放一些东西的空间。
个人的理解是从业务数据中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势。也就是说我们从数据中挖掘到符合我们所需的目标。...计算相关系数 在二元变量相关分析方法中，最常用的是Pearson相关系数、Spearman秩相关系数和判定系数方法。...Pearson相关系数 主要用在两个连续性变量之间的关系且连续性变量要服从正太分布，公式： ? 其中，x和y分别表示x变量的平均值和y变量的平均值。...公式为： r=1 -{ \frac{\sum_{i=1}^n 6(R_i-Q_i)^2}{n(n^2-1)}} 在进行计算r之前，要对两个变量成对的取值分别按顺序编秩(从小到大或者从大到小)，Ri代表x...属性规约 属性规约是通过属性合并来创建新属性维数，或者直接删除不相关的属性来减少属性的维数，从而提高数据挖掘的效率和降低计算成本。
线性回归是属于回归分析的一种，从名称上来，逻辑回归好像也属于回归分析，其实不然。在机器学习领域有两大类问题，回归和分类，回归指的是针对因变量为连续型变量的分析，而分类则是针对离散型因变量的分析。...线性回归中的R2为预测数据的方差除以实际数据的方差，在逻辑回归中，因变量无法有效计算方差，所以逻辑回归的R2是一个假的R2，称之为pseudo R-Squareds, 有多种算法来计算该值，不同算法的出发点也不同...用1减去空假设的似然值与当前模型似然值的比例即可，而输出结果中的residual.deviance和null.deviance和似然之间的关系如下 ? 所以可以根据这两个值来计算R2, 代码如下 ?...在费舍尔精确检验和卡方检验中，对于2X2的两个分类变量的关联性，用odd ratio值来衡量其关联性的强弱，在二分类因变量的逻辑回归中，对于同样为二分类的自变量，也会有odd ratio值里衡量其和因变量的关联性...Y为因变量，X为对应的二分类自变量，beta代表回归方程中x的回归系数，Z代表其他变量, 将上述公式进行log转换，可以看出x对应的log odd ratio值其实就是其回归系数。
由此两个自变量存在高度相关时，就需要将其从自变量矩阵中消除。...异常值的常见情况和消除方法 因变量Y异常，如下图的序列所示 image.png 很明显图中有一点相当出类拔萃，若将此点代入回归方程的参数估计计算公式中，直接导致因变量或自变量的方差增大，造成异方差。...因此对于需要对自由度进行系数调整；调整复决定系数的计算方进行系数调整； 调整复决定系数的计算方法： adj{R^2} = 1 - \frac{{n - 1}}{{n - p - 1}}(1 - {R^...2}) 从计算公式中可以得出，当自变量的自由度增加时调整系数减小，即其对回归结果的贡献减小。...其中 {{R_j}} 为矩阵上第i个主对角线上的元素对应得复决定系数 复决定系数计算公式为: adj{R^2} = 1 - \frac{{n - 1}}{{n - p - 1}}(1 - {R^2})
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1、关于KMO公式，您从如下matlab源程序代码中不难得出，我已经用Excel就计算出来了，跟SPSS的计算结果完全一致。....^2); %eye()是单位矩阵；b就是将相关系数矩阵R中每一个元素乘方，但R对角线元素全部变成0 BB = sum(b); %BB就是所有变量之间(不包括变量自己与自己...kmo = BB/(AA+BB); %KMO就是所有变量之间相关系数的平方和除以它与所有变量之间偏相关系数平方和的商，但不考虑变量 自己与自己的相关系数1以及偏相关系数。...2、关于巴特利特球形检验的公式，作以下说明： H0：原始数据的相关系数矩阵R与同维度的单位矩阵一致；H1：……不一致。...其中：n是数据记录的条数；p是因子分析的变量数目；ln()是自然对数函数；|R|是相关系数矩阵R的行列式的值。
，并附加一使搜索快速收敛全局极小的惯性项，则有BP神经网络输出层的加权系数修正公式为： 同理，可得隐含层加权系数的计算公式为： 由此，BP神经网络PID控制算法可总结为：...（1）确定BP神经网络结构，即确定输入层和隐含层的节点个数，选取各层加权系数的初值wij(0)、wli(0),选定学习速率和惯性系数，此时k=1 （2）采样给定和反馈信号，即r(k)和y(k),...计算误差e(k)=r(k)-y(k) （3）确定输入量 （4）根据上述公式，计算各层神经元的输入、输出，神经网络输出层即为PID控制器的三个可调参数Kp、Ki和Kd （5）由增量式...PID控制公式，计算PID控制器的控制输出u(k) （6）进行神经网络学习，实时自动调整输出层和隐含层的加权系数wli(k)和wij(k)，实现PID控制参数的自适应调整 （7）置k=k...T输入采样时间，nh确定隐含层层数，xite和alfa权值系数修正公式里的学习速率和惯性系数。
提醒一下，样本相关系数衡量了两个变量之间的线性关系，并可以使用以下公式计算。 最后提醒一下，这个数值的范围可以从-1到+1，负值表示被测量的两个变量之间存在反向线性关系，正值则表示相反的情况。...公式 在正式介绍公式之前，有必要先做一些基本的准备工作。我们之前提到，相关性是用来衡量两个变量之间关系的一种方法。例如，我们正在评估变量X和Y之间的相关性。...换句话说，我们需要根据X的值对数据进行排序。排序完成后，我们可以定义一系列变量r₁, r₂, …, rₙ，其中rᵢ代表Yᵢ在排序后列表中的排名。一旦确定了这些排名，我们就可以进行计算了。...从底部的四个图表中可以明显看出，与常规计算方法相比，这种新方法在识别显著关系方面要有效得多。这些案例正是推动这项研究并导致新公式诞生的主要原因。...不过，为了更精确地评估，我们将利用新开发的相关性统计方法来进行量化分析。下面的表格列出了使用传统的皮尔逊相关系数 ( r ) 和新提出相关系数 ( ξ ) 计算的八个不同测量点的相关性数值。
但是在此之前，也许你会很好奇这里的a和b的值分别是多少。接下来，我们通过一个例子，使用软件R来为我们计算，我们的数据来源于一组真实的关于儿童的身高和年龄，记录的数据。...无论我们用什么软件来做线性回归（本文中的例子统一采用R语言），它都会用某种形式来报告这两个数值。截距就是我们的公式中的b，斜率就是Y和自变量之间的倾斜程度。...为insurance数据框中的4个数值型变量创建一个相关系数矩阵，可以使用cor()命令： > cor(insurance[c("age","bmi","children","charges")]) 产生以下的输出...另一方面，对于age和bmi，局部回归光滑是一条倾斜的逐步上升的线，这表明BMI会随着年龄（age）的增长而增加，从相关系数矩阵中我们也可推断出该结论。...当两个特征存在共同的影响时，这称为相互作用（interaction）。如果怀疑两个变量相互作用，那么可以通过在模型中添加它们的相互作用来检验这一假设，可以使用R中的公式语法来指定相互作用的影响。
相关系数的计算公式为： ? 复相关系数(multiple correlation coefficient)：反映一个因变量与一组自变量(两个或两个以上)之间相关程度的指标。...它是包含所有变量在内的相关系数。它可利用单相关系数和偏相关系数求得。其计算公式为： ? 当只有两个变量时，复相关系数就等于单相关系数。Excel中的相关系数工具是单相关系数。...15.2 相关系数工具的使用 CORREL 和 PEARSON 工作表函数均可计算两个测量值变量之间的相关系数，条件是每种变量的测量值都是对 N 个对象进行观测所得到的。...与协方差的不同之处在于，相关系数是成比例的，因此它的值与这两个测量值变量的表示单位无关。（例如，如果两个测量值变量为重量和高度，当重量单位从磅换算成千克时，相关系数的值并不改变。）...摘要表： 表中Multiple R为复相关系数；R Square为决定系数；Adjusted R Square调整的决定系数。 表 17-2 输出结果（摘要） SUMMARY OUTPUT ?
两个类别的基尼系数 类比于信息熵，接下来使用两个类别的特例来看一下计算基尼系数公式的函数图像。...创建 gini(y) 函数，作用：根据类别标签计算基尼系数（在介绍使用信息熵寻找最优划分中此处为计算信息熵） gini 函数有一个参数：y 表示数据集的类别标签。...接下来只需要迭代计算每一个类别所占的比例，就可以套用计算基尼系数的公式得到基尼系数的值。...遍历每一个样本点，此时开始遍历从 1 开始而不是从 0 开始，因为每次找的都是 i-1 和 i 这两个样本点在特征维度 d 上的平均值 (当然也可以从0开始，则改为range(0, len(X) - 1...三个变量中。
》、《统计学：从数据到结论》，今天的分享主要会选取统计学中几个容易混淆的、比较重要的知识点进行分享。...你变大，同时我也变大，说明两个变量是同向变化，这时协方差就为正； 你变大，同时我变小，说明两个变量是反向变化的，这时协方差为负 协方差的计算公式： 如果有X,Y两个变量，每个时刻的X与其均值之差’乘以‘...4.决定系数R2 下面来说决定系数，R方一般用在回归模型用于评估预测值和实际值的符合程度，R2的定义如下： 决定系数=回归平方和/总平方和=1-残差平方和/总平方和 02 极限中心定理和大数定理...正态分布左右是对称的，偏度系数为0。较大的正值表明该分布具有右侧较长尾部。较大的负值表明有左侧较长尾部。偏度系数与其标准误的比值同样可以用来检验正态性。 偏态系数的计算公式如下： ?...有时两组数据的算术平均数、标准差和偏态系数都相同，但他们分布曲线顶端的高耸程度却不同。 峰度系数（Kurtosis）用来度量数据在中心聚集程度。 峰度系数的计算公式： ?
但是在此之前，也许你会很好奇这里的a和b的值分别是多少。接下来，我们通过一个例子，使用软件R来为我们计算，我们的数据来源于一组真实的关于儿童的身高和年龄，记录的数据。...截距就是我们的公式中的b，斜率就是Y和自变量之间的倾斜程度。...为insurance数据框中的4个数值型变量创建一个相关系数矩阵，可以使用cor()命令： > cor(insurance[c("age","bmi","children","charges")]) 产生以下的输出...另一方面，对于age和bmi，局部回归光滑是一条倾斜的逐步上升的线，这表明BMI会随着年龄（age）的增长而增加，从相关系数矩阵中我们也可推断出该结论。...当两个特征存在共同的影响时，这称为相互作用（interaction）。如果怀疑两个变量相互作用，那么可以通过在模型中添加它们的相互作用来检验这一假设，可以使用R中的公式语法来指定相互作用的影响。
其中rxy表示样本相关系数，Sxy表示样本协方差，Sx表示X的样本标准差，Sy表示y的样本标准差。下面分别是Sxy协方差和Sx和Sy标准差的计算公式。...Sxy样本协方差计算公式： Sx样本标准差计算公式： Sy样本标准差计算公式： 下面是计算相关系数的过程，在表中我们分别计算了x，y变量的协方差以及各自的标准差，并求得相关系数值为0.93。...在实际工作中，不需要上面这么复杂的计算过程，在Excel的数据分析模块中选择相关系数功能，设置好x，y变量后可以自动求得相关系数的值。...这里的b0和之前手动计算获得的值有一些差异，因为前面用于计算的b1值只保留了两位小数。 这里还要单独说明下R Square的值0.87。这个值叫做判定系数，用来度量回归方程的拟合优度。...获得这个方程还有一个更简单的方法，就是在Excel中对自变量和因变量生成散点图，然后选择添加趋势线，在添加趋势线的菜单中选中显示公式和显示R平方值即可。
以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入回归方程，也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止。以保证最后所得到的解释变量集是最优的。...计算此时方程中已经引入的因子的方差贡献，挑选出方差贡献最小的因子,计算该因子的方差比，查F分布表确定该因子是否从方程中剔除。 4.矩阵变换。...a.以下代码实现了数据的读取，相关系数的计算子程序和生成第零步增广矩阵的子程序。...此处没有编写判断方差贡献最大的子程序，因为在其他计算中我还需要变量的具体物理含义所以不能单纯的由计算决定对变量的取舍，此处看出第四个变量的方查贡献最大 # #计算方差比 # print(data.shape...#逐步回归分析与计算 #通过矩阵转换公式来计算各部分增广矩阵的元素值 def convert_matrix(r,k): col=data.shape[1] k=k-1#从第零行开始计数 #第
回归分析是一种非常广泛使用的统计工具，用于建立两个变量之间的关系模型。 这些变量之一称为预测变量，其值通过实验收集。 另一个变量称为响应变量，其值从预测变量派生。...线性回归的一般数学方程为 - y = ax + b 以下是所使用的参数的描述 - y是响应变量。 x是预测变量。 a和b被称为系数常数。...使用R语言中的lm()函数创建关系模型。 从创建的模型中找到系数，并使用这些创建数学方程 获得关系模型的摘要以了解预测中的平均误差。 也称为残差。...为了预测新人的体重，使用R中的predict()函数。...语法 线性回归中lm()函数的基本语法是 - lm(formula,data) 以下是所使用的参数的说明 - 公式是表示x和y之间的关系的符号。 数据是应用公式的向量。
其中intercept称之为截距，对应回归方程中的回归常数，对于height这个自变量，其回归系数为0.6746。...在R中，可以通过quantile这个函数来进行计算 ? 第二个是对回归参数的检验，通过t检验来分析回归方程中每个变量和因变量之间的相关性，对应Pr(>|t|)的部分, p值小于0.01认为是相关的。...残差平方和除以自由度再开根号即可得到残差标准误，所以最佳的拟合直线其对应的残差标准误的值应该也是最小的。 第四个是R2，R-squared, 计算公式如下 ?...R2除了表征拟合效果外，还有一个用途，那就是表征自变量和因变量相关性的大小，只适用于一元线性回归，此时R2的值为自变量x和因变量y的相关系数的平方，所以在单位点的关联分析中，可以根据R2的值筛选相关性强的位点...这里还有一个校正之后的R2, 计算公式如下 ? 最后一个是整体方程的显著性检验，通过F检验来判断显著性。
估计系数 假设只有一个变量和一个目标。然后线性回归表示为： ? 具有1个变量和1个目标的线性模型的方程 在上面的等式中，beta是系数。这些系数是需要的，以便用模型进行预测。...评估模型的准确性 通过查找其p值发现变量具有统计显着性。 现在如何知道线性模型是否有用？ 为了评估这一点，通常使用RSE（残差标准误差）和R²统计量。 ? RSE公式 ?...在多元线性回归的情况下，使用另一个度量：F统计量。 ? F统计公式。n是数据点的数量，p是预测变量的数量 这里针对整体模型计算F统计量，而p值对于每个预测值是特定的。...考虑这个有两个预测变量的非常简单的例子： ? 多元线性回归中的交互效应 简单地将两个预测变量相乘并关联一个新系数。简化公式，现在看到系数受另一个特征值的影响。...多元线性回归方程 无法想象所有三种媒介对销售的影响，因为它总共有四个维度。 请注意，报纸的系数是负数，但也相当小。它与模型有关吗？通过计算每个系数的F统计量，R²值和p值来看。
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