各位科研芝士的朋友，大家好。最近学习到用NRI进行模型比较，起初当听到NRI这个词的时候，我的表情可能是这样的。...作用 一般情况，在预测结局事件的时候，不同的人可能会建立不同的预测模型，当我们去评价两个模型的好坏或者预测能力的强弱的时候，你可能会说AUC呀，其实除了AUC，还有NRI也是用来比较两个模型预测能力的。...而在诊断试验中，通常根据检验指标的判断结果和金标准诊断结果，整理成一个2×2的表格，如下表所示，并以此来计算诊断试验中两个比较重要的指标，即灵敏度和特异度。...净重新分类指数NRI 相对于ROC曲线及其AUC，NRI更关注在某个设定的切点处，两个模型把研究对象进行正确分类的数量上的变化，常用来比较两个模型预测能力的准确性。...那么，便会出现原本在旧模型中被错分，但在新模型中得到了纠正，分入了正确的分组，同样也有一部分研究对象，原本在旧模型中分类正确，但在新模型中却被错分的情况，这个时候，我们利用这种重新分类的现象，来计算净重新分类指数
函数形式：X(t+1) = f( X(t) ) HMM由来 物理信号是时变的，参数也是时变的，一些物理过程在一段时间内是可以用线性模型来描述的，将这些线性模型在时间上连接，形成了Markov链。...HMM在波动率市场中的应用 输入是：ATR（平均真实波幅）、log return 用的是depmixS4包 模型的输出并不让人满意。 HS300测试 去除数据比较少的9支，剩291支股票。...（注：横向的数据没有意义！） 同时，如何避免使用某一次比较差的模型？！ 这里老王使用的是投票模式。...，然后在每天入选的股票中平均分配资金 （注：0票就相当于平均分配资金在投票>0的股票上） n=5 n=15 50个HMM模型里10-18个投票，结果都挺理想了！...同样，回撤比较大的问题还是不能避免。看来需要寻找其他的方式来避免大的回撤。
案例POT序列在47年的记录期内提供了高于74 m 3 / s 阈值的47个峰值。 我们的目标是将概率模型拟合到这些数据并估算洪水分位数。 我从获取了每次洪水的日期，并将其包含在文件中。...在水文学中，我们通常使用超出概率（洪水大于特定值的概率），因此所需方程式为一个减去所示方程式。 通过将每年超过阈值的洪峰平均数乘以POT概率，我们可以将POT概率转换为每年的预期超标次数。...图3：河流部分序列显示契合度和置信区间 ---- 参考文献 1.R语言基于ARMA-GARCH-VaR模型拟合和预测实证研究 2.R语言时变参数VAR随机模型 3.R语言时变参数VAR随机模型 4.R...语言基于ARMA-GARCH过程的VAR拟合和预测 5.GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比较 6.R语言时变参数VAR随机模型 7.R语言实现向量自动回归VAR模型 8.R语言随机搜索变量选择...SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型 9.R语言VAR模型的不同类型的脉冲响应分析
广义线性模型应用举例之泊松回归及R计算 在前文“广义线性模型”中，提到广义线性模型（GLM）可概括为服务于一组来自指数分布族的响应变量的模型框架，正态分布、指数分布、伽马分布、卡方分布、贝塔分布、伯努利分布...前文在使用一般线性模型探索可能影响R. cataractae丰度的环境因素的过程中，最后发现acre（流域面积）、depth（水域深度）和no3（硝酸盐浓度）的增加有助于R. cataractae丰度的提升...在忽略该回归模型精度的前提下，对于各自变量的回归系数的意义这样解释：例如no3（硝酸盐浓度，mg/L）的回归系数0.1813，代表了在当其它自变量不变的情况下，硝酸盐浓度每升高1 mg/L时，R. cataractae...此时，在忽略该回归模型精度的前提下，对于no3（硝酸盐浓度，mg/L）的回归系数的指数转化值1.199，代表了在当其它自变量不变的情况下，硝酸盐浓度每升高1 mg/L时，期望的R. cataractae...前后两个不同模型（分别为线性回归和泊松回归）的结果比较，区别是非常明显的。那么，哪个结果更合理一些？
注：本文是回归分析专题的第三部分，此专题是对即将于2021年5月出版的《机器学习数学基础》的补充和提升资料。 并且，只要插入的公式多点，在微信的编辑器中就不能保存。所以，发布的文章中，就很少有公式了。...除了估计回归系数之外，在严格的统计学中，还要估计 ，并进行相关的假设检验，并给出置信区间。这些内容通常依据上述定理中各参数分布特点解决。...对于前面训练所得到的r和r2两个模型，statsmodels中为它们提供的方法，查看有关评估结果。 r.summary() 输出： ? r2.summary() 输出： ?...在时间序列分析中通常很重要 Cond. No 多重共线性检验（如果与多个参数拟合，则参数彼此相关） 如此，即可实现统计中的线性回归模型构建。...从上面的评估结果中可以看到，目前用二次曲线拟合，已经能够在相当好的程度上体现了两个变量之间的关系——特别强调，现在我们得到的是相关关系。 那么，相关关系是否就是因果关系？尚需进一步研究。 （待续）
我们知道，因变量y值有来自两个方面的影响： （1）来自x值的影响，也就是我们预测的主要依据 （2）来自无法预测的干扰项ϵ的影响 如果一个回归直线预测非常准确，那么它就需要让来自x的影响尽可能的大，而让来自无法预测干扰项的影响尽可能的小...▌线性回归的显著性检验 要想知道我们根据样本拟合的模型是否可以有效地预测或估计，我们需要对拟合的模型进行显著性检验。回归分析中的显著性检验主要包括两方面内容：线性关系检验；回归系数检验。 1....通过上面结果我们清楚看到： F统计量的p值非常小，拒绝原假设，说明线性关系显著 两个回归系数的t统计量p值均为0，拒绝原假设，说明回归系数也都显著 ▌线性回归的诊断 线性回归的诊断包括很多内容，比较重要的几个有...pp图和qq图判断标准是：如果观察点都比较均匀的分布在直线附近，就可以说明变量近似的服从正态分布，否则不服从正态分布。...以上就是残差分析的主要内容，对于线性回归诊断还有其余的线性相关性检验，多重共线性分析，强影响点分析三部分重要内容，将在下一篇进行介绍，完整代码在知识星球中。
着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较 简介 希望对经济和金融领域的从业人员和研究人员有用。...因此，在DMA中，回归系数和赋予模型的权重都随时间变化。 贝叶斯方法不是现代计量经济学的主流。然而，这些方法最近正获得越来越多的关注。这其中有各种原因。...如果它们中的每一个都由一个合适的时间序列来表示，那么就可以构建2^10个可能的线性回归模型。每个变量都可以包括或不包括在一个模型中。因此，每个变量有两种选择，构成了2^10种可能性。...R> altm 所选的DMA模型的RMSE比两个基准预测要小，但与Auto ARIMA相当。MAE的情况也类似。然而，Auto ARIMA的MAE比选定的DMA模型小。...另一方面，选定的DMA模型在所有竞争性预测中具有最高的命中率。更精确的比较可以通过Diebold-Mariano检验来进行。
着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较。希望对经济和金融领域的从业人员和研究人员有用。...例如，对时间t的DMA预测只基于截至时间t-1的数据。此外，新数据的获得直接导致参数的更新。因此，在DMA中，回归系数和赋予模型的权重都随时间变化。 贝叶斯方法不是现代计量经济学的主流。...如果它们中的每一个都由一个合适的时间序列来表示，那么就可以构建2^10个可能的线性回归模型。每个变量都可以包括或不包括在一个模型中。因此，每个变量有两种选择，构成了2^10种可能性。...R> altm 所选的DMA模型的RMSE比两个基准预测要小，但与Auto ARIMA相当。MAE的情况也类似。然而，Auto ARIMA的MAE比选定的DMA模型小。...另一方面，选定的DMA模型在所有竞争性预测中具有最高的命中率。更精确的比较可以通过Diebold-Mariano检验来进行。
： 首先，将目标回归模型的估计结果进行存储； 其次，使用esttab命令将存储好的估计值或统计量编辑在一个回归表格中； 通过下面的示例进一步掌握： ** 保存模型结果之方法一：使用 eststo 命令存储回归模型..._a 是存储在模型估计结果的 scalars中的一个标量参数 *也可以输出 p 值，置信区间（ci）或是任何存储在估计结果中的参数统计量，它们保存在 scalars 中。...同一回归模型中，即便两个自变量的单位一致（例如教育年限和工作经历都以年为计数单位），其回归系数也无法直接进行比较。事实上，研究中涉及的自变量往往具有不同的测度单位，回归系数也会受到影响。...多元回归模型经常涉及各自变量对因变量的相对作用大小进行比较，进而从多个因素中找出首要和次要因素，这时便可以采用标准化的回归系数（standardized coefficients）。...两种回归系数的比较 标准化回归系数处于 -1, 1 的区间内，并且可以进行标准化尺度下的变量间系数比较。
简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较 简介 希望对经济和金融领域的从业人员和研究人员有用。...例如，对时间t的DMA预测只基于截至时间t-1的数据。此外，新数据的获得直接导致参数的更新。因此，在DMA中，回归系数和赋予模型的权重都随时间变化。 贝叶斯方法不是现代计量经济学的主流。...如果它们中的每一个都由一个合适的时间序列来表示，那么就可以构建2^10个可能的线性回归模型。每个变量都可以包括或不包括在一个模型中。因此，每个变量有两种选择，构成了2^10种可能性。...R> altm 所选的DMA模型的RMSE比两个基准预测要小，但与Auto ARIMA相当。MAE的情况也类似。然而，Auto ARIMA的MAE比选定的DMA模型小。...另一方面，选定的DMA模型在所有竞争性预测中具有最高的命中率。更精确的比较可以通过Diebold-Mariano检验来进行。
简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。...因此，在DMA中，回归系数和赋予模型的权重都随时间变化。 贝叶斯方法不是现代计量经济学的主流。然而，这些方法最近正获得越来越多的关注。这其中有各种原因。...如果它们中的每一个都由一个合适的时间序列来表示，那么就可以构建2^10个可能的线性回归模型。每个变量都可以包括或不包括在一个模型中。因此，每个变量有两种选择，构成了2^10种可能性。...R> altm 所选的DMA模型的RMSE比两个基准预测要小，但与Auto ARIMA相当。MAE的情况也类似。然而，Auto ARIMA的MAE比选定的DMA模型小。...另一方面，选定的DMA模型在所有竞争性预测中具有最高的命中率。更精确的比较可以通过Diebold-Mariano检验来进行。
（P值），显著性（P值）同样与显著性水平α进行比较，本例中回归系数显著性（P值）=0.000<0.01，说明回归系数b具有极其显著的统计学意义，即因变量“销售量”和自变量“广告费用”之间存在极其显著的线性关系...本例中调整后R方为0.732，也就是说，“广告费用”，“客流量”两个自变量合起来能够解释模型变化的73.2%，模型拟合效果良好。 ?...第5,6列分别是偏回归系数t检验和相应的显著性（P值），限制性（P值）同样与显著性水平α进行比较，本例中偏回归系数b1显著性（P值）=0.012<0.05，说明偏回归系数b1具有显著的统计学意义，偏回归系数...2.如何选择回归模型 当只了解一两种回归技术的时候，情况往往会比较简单。然而，当我们在应对问题时可供选择的方法越多，选择正确的那一个就越难。类似的情况下也发生在回归模型中。...只要所有进行比较的模型的因变量（在本示例中为学生测试分数）相同，我们就可以使用来自每个模型的 AIC值确定哪一个的表现更好。模型的AIC值越小，越适合观测的数据。
可以清楚看到残差大都分布在零的附近，因此还是比较好的 ，不过第4、12、19这三个样本点的残差偏离原点较远，如果作为奇异点看待，去掉后重新拟合，则得回归模型为： 且回归系数的置信区间更小均不包含原点，统计变量...不同自变量之间的交互作用：有时，在实验中不仅单因素对指标有影响，而且因素间还会联合起来对指标产生影响，常称这种联合作用为交互作用。处理两个因素间交互作用的一个简单办法是加入这两个自变量的乘积项。...在时间序列数据中，同一变量的顺序观测值之间出现的相关现象称为自相关。一旦数据中存在这种自相关序列，如果仍采用普通的回归模型直接处理，将产生不良后果，使预测失去意义。...某生化系学生为了研究嘌呤霉素在某项酶促反应中对反应速度与底物浓度之间关系的影响，设计了两个实验，一个实验中所使用的酶是经过嘌呤霉素处理的，而另一个实验所用的酶是未经嘌呤霉素处理的。...Michaelis-Menten模型的形式可以分别描述经过嘌呤霉素处理和未处理的反应速度与底物浓度的关系(两个模型的参数会不同),为了在同一个模型中考虑嘌呤霉素处理的影响,我们采用对未经嘌呤霉素处理的模型附加增量的方法
简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较简介希望对经济和金融领域的从业人员和研究人员有用。...例如，对时间t的DMA预测只基于截至时间t-1的数据。此外，新数据的获得直接导致参数的更新。因此，在DMA中，回归系数和赋予模型的权重都随时间变化。贝叶斯方法不是现代计量经济学的主流。...如果它们中的每一个都由一个合适的时间序列来表示，那么就可以构建2^10个可能的线性回归模型。每个变量都可以包括或不包括在一个模型中。因此，每个变量有两种选择，构成了2^10种可能性。...R> altm所选的DMA模型的RMSE比两个基准预测要小，但与Auto ARIMA相当。MAE的情况也类似。然而，Auto ARIMA的MAE比选定的DMA模型小。...另一方面，选定的DMA模型在所有竞争性预测中具有最高的命中率。更精确的比较可以通过Diebold-Mariano检验来进行。
一元线性方程的公式应该是非常熟悉的： 如果将输入数据都存放在矩阵X中，而回归系数都存放在向量中，这样就可以得到矩阵形式的表达式： 现在的问题是如何找到，我们已经知道了如何度量一个分类器的性能，而回归模型的性能通常使用度量方法是...矩阵中非零行的个数定义为这个矩阵的秩, 记为R(A),对于矩阵，若R(A)=n，则称A为满秩矩阵。 线性拟合 ?...第二个函数是绘制函数，在第一个函数计算出的回归系数基础上绘制回归曲线，最后绘制图像如下： ? 几乎任一数据集都可以用上述方法建立一个模型，那么这些模型的好坏程度如何评断呢？...“相关系数”就可以计算预测值序列和真实值序列的匹配程度，Numpy中corrcoef方法就刚好可以计算出两个序列的相关性。 ?...这种方法的基本思想就是给待预测点附近的每个点赋予一定的权重，将这些权重用一个新的矩阵W存储，表现形式如下： 加权模型也会认为样本点之间距离越近，越有可能符合同一个线性模型，所以对于当前预测样本点来说，
包括完成导入数据文件、探索汇总统计和回归分析在本文中，我们首先使用软件的默认先验设置。在第二步中，我们将应用用户指定的先验，对自己的数据使用贝叶斯。准备工作本教程要求:已安装的JAGS安装R软件。...在_频率_主义框架中，一个感兴趣的参数被假定为未知的，但却是固定的。也就是说，假设在人口中只有一个真实的人口参数，例如，一个真实的平均值或一个真实的回归系数。...我们为β年龄回归系数和β年龄2系数尝试了4种不同的先验规范。首先，我们使用以下先验。Age ~ N(3,0.4)Age2 ~ N(0,0.1)先验指标是在模型制定步骤中设置的。...我们将只计算两个回归系数的偏差，比较默认（无信息）模型和使用N(20,.4)和N(20,.1)先验的模型。...R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型WinBUGS对多元随机波动率模型：贝叶斯估计与模型比较R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样R语言贝叶斯推断与
个股之间的相关性随着在新闻中同时出现频率的增加而增加。 个股在新闻中同时出现频率可以用于预测未来个股之间的相关性，从而应用与风险模型。...其中Model1中，IND、CS及GEO的回归系数分别是0.073、0.098及0.032，且在置信度99%的区间里均显著。...这意味着处于同一个行业，存在供应链关系或在同一个地区的股票有更高的概率出现在同一篇新闻中。...等式7中，News Co-Occurrences用两个变量LNTFP和LNTFR表示，它们各自有自己的回归系数，这样做就可以看出是LNTFP更重要还是LNTFR更重要。...下表3给出了以上两个模型的回归结果，可以看出LNTF、LNTFP及LNTFR的回归系数均显著，但可以看出LNTFR相比LNTFP来的更显著，说明异常的News Co-Occurrences更能引起投资者的关注
正文 在之前的文章中我总结了通过使用构建决策树来进行类型预测。...《Machine Learning in Action》中的数据，格式比较规整加载方式也比较一致, 这里由于做树回归，自变量和因变量都放在同一个二维数组中: defload_data(filename)...在模型树里针对一个叶子节点我们需要使用分割到的数据进行线性回归得到线性回归系数而不是简单的计算数据的平均值。不纯度的计算也不是简单的计算数据的方差，而是计算线性模型的残差平方和。...当x 当x>0.304的时候，使用线性模型y=0.0017+1.20x来回归 回归树与线性回归的对比 本部分我们使用标准线性回归和回归树分别对同一组数据进行回归，并使用同一组测试数据计算相关系数(Correlation...数据我还是使用《Machinie Learning in Action》中的现成数据，数据可视化如下: 现在我们分别使用标准线性回归和回归树对该数据进行回归，并计算模型预测值和测试样本的相关系数R2R2
在岭回归中，范数项是所有系数的平方和，称为L2-Norm。在回归模型中，我们试图最小化RSS+λ (sumβj2)。随着λ增加，回归系数β减小，趋于0，但从不等于0。...1 ## [100,] 9 8.389e-01 0.03951 以第100行为例，可以看出非零回归系数，即模型中包含的特征数为9。在岭回归中，这个数字是常数。...数据处理 这个数据集包含在R的ElemStatLearn包中。加载所需的包和数据集。也可以找我们的工作人员领取。...在默认图表中，Y轴是回归系数，X轴是L1范数。系数和L1范数之间的关系如图43所示。图形上方还有另一个X轴，其上的数字表示模型中的特征数。我们还可以看到系数是如何随λ变化的。...在实际情况中，我们建议对异常值进行更深入的研究，以找出它们是否真的与其他数据不同，或者我们错过了什么。与MSE基准的比较可能会告诉我们一些不同的东西。我们可以先计算残差，然后再计算残差平方的平均值。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
