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R in action读书笔记（9）-第八章：回归 -回归诊断

正态Q-Q图(Normal Q-Q，右上)是在正态分布对应的值下，标准化残差的概率图。若满足正态假设，那么图上的点应该落在呈45度角的直线上;若不是如此，那么就违反了正态性的假设。...口线性若因变量与自变量线性相关，那么残差值与预测(拟合)值就没有任何系统关联。换句话说，除了自噪声，模型应该包含数据中所有的系统方差。...从图形可以鉴别出离群点、高杠杆值点和强影响点。...8.3.2改进的方法 qqPlot() 分位数比较图 durbinWatsonTest()对误差自相关性做Durbin-Watson检验 crPlots()成分与残差图 ncvTest()对非恒定的误差方差做得分检验...spreadLevelPlot()分散水平检验 outlierTest()Bonferroni离群点检验 avPlots()添加的变量图形 inluencePlot()回归影响图 scatterplot

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如何使用Python找出矩阵中最大值的位置

最后我们使用print(r, c)打印出最大值所在的行索引和列索引。...最后我们使用print(r, c)打印出最大值所在的行索引和列索引。...通过使用np.where()函数，可以一次性找到数组中所有满足条件的元素的位置，而不仅仅是最大值。代码逻辑简单明了，易于理解和实现。...缺点：使用了两次数组重塑操作，可能会带来一定的性能开销，特别是在处理更大的数组时。只考虑了数组中最大值的位置，没有处理多个元素具有相同最大值的情况。...第二种方法优点：使用了np.argmax()函数，直接找到展平数组中的最大值索引，避免了使用np.where()函数的额外操作。使用了divmod()函数，将索引转换为行索引和列索引，代码更简洁。

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    R语言使用ARIMAX预测失业率经济时间序列数据|附代码数据

    我们对造成这种情况的因素了解得如何。 有多少数据可用。 预测是否能影响我们试图预测的事物。...ARIMA 差分整合自回归移动平均模型（ARIMA）(p,d,q)是自回归（AR）、移动平均（MA）和自回归移动平均（ARMA）模型的扩展版本。ARIMA模型是应用于时间序列问题的模型。...外生部分（X）反映了将外生输入的现值 和过去值 包括到ARIMAX模型中。 多元回归模型公式： 其中Y是xi预测变量的因变量，ε通常被认为是一个不相关的误差项（即是白噪声）。...我们考虑了诸如Durbin-Watson检验等检验方法来评估ε是否有显著的相关性。我们将在方程中用nt代替ε。误差序列 被假定为遵循ARIMA模型。...Ljung-Box检验在5%的水平上有0.05297的p值，所以数据是独立分布的，在任何滞后期都没有明显的自相关。这是一个理想的结果。

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    R语言使用ARIMAX预测失业率经济时间序列数据|附代码数据

    我们对造成这种情况的因素了解得如何。 有多少数据可用。 预测是否能影响我们试图预测的事物。...ARIMA 差分整合自回归移动平均模型（ARIMA）(p,d,q)是自回归（AR）、移动平均（MA）和自回归移动平均（ARMA）模型的扩展版本。ARIMA模型是应用于时间序列问题的模型。...外生部分（X）反映了将外生输入的现值 和过去值 包括到ARIMAX模型中。 多元回归模型公式： 其中Y是xi预测变量的因变量，ε通常被认为是一个不相关的误差项（即是白噪声）。...我们考虑了诸如Durbin-Watson检验等检验方法来评估ε是否有显著的相关性。我们将在方程中用nt代替ε。误差序列 被假定为遵循ARIMA模型。...Ljung-Box检验在5%的水平上有0.05297的p值，所以数据是独立分布的，在任何滞后期都没有明显的自相关。这是一个理想的结果。

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    R语言回归、anova方差分析、相关性分析 《精品购物指南》调研数据可视化

    在分析时，我们向客户演示了用R语言回归、anova方差分析、相关性分析可以提供的内容。 本研究使用对《精品购物指南》所做的一次调查结果作为本次案例分析的数据。...library(car) qqPlot(model2,labels = row.names(datacor)) 方差齐性 利用残差绘制曲线图并配合Durbin-Watson检验，此检验方法能够检测误差的序列相关性...，再配合下表检验结果显著性为0.7604表示接受原假设，因此误差项独立性检验通过。...dwtest(model2) ## ##  Durbin-Watson test ## ## data:  model2 ## DW = 2.0242, p-value = 0.7604...## alternative hypothesis: true autocorrelation is greater than 0 方差分析 所有变量的p值都小于0.05，说明在0.05的显著水平上

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    数学建模学习笔记（二十一）时间序列小白指南（下）

    结果会作为时间序列稳定性检测的参数输入 （季节性：比如，旅游有淡旺季） 使用季节差分方法，消除数据的周期性变化 季节差分算子： MATLAB实战 ——SARIMA预测游客人数 这里代码和上篇内容基本一致...,MALags=',num2str(MA_Order),',SARLags=',num2str(SAR_Order),',SMALags=',num2str(SMA_Order)]); %% 4.残差检验...Residuals') subplot(2,3,3) autocorr(stdr) subplot(2,3,4) parcorr(stdr) subplot(2,3,5) qqplot(stdr) % Durbin-Watson...统计是计量经济学分析中最常用的自相关度量 diffRes0 = diff(res); SSE0 = res'*res; DW0 = (diffRes0'*diffRes0)/SSE0 % Durbin-Watson...statistic，该值接近2，则可以认为序列不存在一阶相关性。

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    R语言回归、anova方差分析、相关性分析 《精品购物指南》调研数据可视化|附代码数据

    本研究使用对《精品购物指南》所做的一次调查结果作为本次案例分析的数据。试图分析目前阅读《精品购物指南》的群体特征，以及影响阅读《精品购物指南》的时间的因素,从而更好地对受众群体和市场做出分析。...library(car) qqPlot(model2,labels = row.names(datacor)) 方差齐性 利用残差绘制曲线图并配合Durbin-Watson检验，此检验方法能够检测误差的序列相关性...，再配合下表检验结果显著性为0.7604表示接受原假设，因此误差项独立性检验通过。...dwtest(model2) ## ##  Durbin-Watson test ## ## data:  model2 ## DW = 2.0242, p-value = 0.7604...基于R语言的lmer混合线性回归模型 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型 R语言分层线性模型案例 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验（SAT）建立分层模型 使用

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    干货 | 携程如何基于ARIMA时序分析做业务量的预测

    时，自回归模型又称为中心化AR(p)模型。非中心化的AR(p)序列也可以转化（通过平移）为中心化的AR(p)模型。 AR模型将某时刻t的值用过去若干时刻t-1到t-p的值通过线性组合以及噪声来表示。...图4 差分后的时序平稳性检验值9.51*e(-15)，说明差分后时序已经是平稳时间序列了，可以应用ARIMA模型。 Step4、画出ACF和PACF图 自相关函数ACF，反映了两个点之间的相关性。...p,q = aic_matrix.stack().idxmin() #先用stack展平，然后用idxmin找出最小值位置。...,检验残差的自相关性 print('D-W检验值为{}'.format(durbin_watson(resid.values))) ?...D-W检验结果值为1.99，接近于2，说明残差序列不存在自相关性，即模型较好。 三、总结与展望 对于时间序列的分析一定做好前期评估工作，直观的图表分析会助力我们的决策。

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    算法金 | 线性回归：不能忽视的五个问题

    多重共线性是什么，它如何影响线性回归模型？什么是自相关性，自相关性对线性回归有什么影响？什么是异方差性，如何检测和处理异方差性？训练数据与测试数据分布不一致会带来什么问题，如何确保数据分布一致性？...Durbin-Watson检验：Durbin-Watson统计量是检测自相关性的一种常用方法，其值在 0 到 4 之间，接近 2 表示没有自相关性，接近 0 表示正自相关，接近 4 表示负自相关。...与多重共线性的区别：多重共线性是自变量之间的相关性，而自相关性是观测值之间的相关性。前者影响回归系数的稳定性和显著性检验，后者影响模型的假设检验和预测性能。4....稳健标准误差：使用稳健标准误差（如Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors）可以调整标准误差的估计值，从而使得假设检验结果更可靠。...训练数据与测试数据分布不一致会带来什么问题，如何确保数据分布一致性？定义和背景在机器学习中，模型的训练过程使用训练数据，而其性能评估则依赖于测试数据。

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    实习生的监控算法: 利用时间序列模型进行曲线预测

    就像下面这张图(引用的): 图2 分解过后的序列数据 2.3 序列平稳性检验 对数据进行预处理过后，如何评估处理后的序列已经平稳了呢。下面是几种比较常见的检验序列平稳性的方法。...如下图所示: 图4 自相关系数和偏相关系数图 3.ADF单位根检验(最常用的方法) Augmented Dickey–Fuller test 扩展迪基-福勒检验，这个检验的原假设H0: 序列是非平稳序列...如下图所示，对于某一个曲线返回的ADF单位根检验的结果: 主要关注上图中pvalue的值，这个值越小，则说明序列是平稳的，因为拒绝了原假设H0: 序列非平稳。...模型的评估主要从预测效果来看吧，其实还信息量评估(赤池，贝叶斯)，德宾-沃森（Durbin-Watson）检验，残差序列Ljung-Box检验，这些检验都需要做，但是展示起来不直观。...但是监控其他类型的曲线是否也能使用时间序列分析呢，尤其是定时任务和毛刺数据这种很不平稳的时间序列。

    5.2K20

    独家 | 手把手教你用R语言做回归后的残差分析（附代码）

    kurtosis(lmfit$residuals) [1] 2.454145 接下来，除了可视化残差的分布，我还想找出残差是否相互关联。...对于一个模型来说，为了解释观测值的所有变化，残差必须随机发生，并且彼此不相关。 Durbin-Watson测试允许检验残差彼此之间的独立性。...同时，在达尔文-沃森检验（Darwin-Watson tests）中在残差与先前值之间的差的平方和，与所有观测的给定残差之和的比较和对比中，发现了相关性。...因此，残余误差之间的相关性就像心率测试失灵一样。如果你的模型不能跟上Y的快速变化，它会越来越和一个检验玩命的跑步者的情况类似，没记录上的步数似乎比跑步者实际的步数更相关。 ?...接下来，我们如何找到最重要或最有影响的观察结果？ 一种优雅的方式是： 将hat值切分为四分位数。 应用95%标准过滤最异常值。 将该过滤标准应用于观察结果。 R语言允许你一步完成这些操作！

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    R语言使用ARIMAX预测失业率经济时间序列数据|附代码数据

    我们对造成这种情况的因素了解得如何。有多少数据可用。预测是否能影响我们试图预测的事物。...ARIMA差分整合自回归移动平均模型（ARIMA）(p,d,q)是自回归（AR）、移动平均（MA）和自回归移动平均（ARMA）模型的扩展版本。ARIMA模型是应用于时间序列问题的模型。...外生部分（X）反映了将外生输入的现值和过去值包括到ARIMAX模型中。多元回归模型公式：其中Y是xi预测变量的因变量，ε通常被认为是一个不相关的误差项（即是白噪声）。...我们考虑了诸如Durbin-Watson检验等检验方法来评估ε是否有显著的相关性。我们将在方程中用nt代替ε。误差序列被假定为遵循ARIMA模型。...Ljung-Box检验在5%的水平上有0.05297的p值，所以数据是独立分布的，在任何滞后期都没有明显的自相关。这是一个理想的结果。

    1.2K00

    真假美猴王！基于XGBoost的『金融时序』 VS 『合成时序』

    接下来，使用ggplot绘制收益序列。 接下来绘制箱形图以获得平均收益率，其次是标准差。 接下来，计算Durbin-Watson统计数据。...接下来对每个DurbinWatson检验绘制箱型图统计数据。 使用tidyquant包中的tq_mutate函数计算了10天的滚动平均值和标准差。...接下来，针对一个随机观测值在两个序列上计算Dickey Fuller检验，因此计算出了sample_n（1）参数（要在所有12,000个观测值上进行计算都非常昂贵）。...合成序列： 真实金融序列： 接下来是Jarque-Bera的正态性检验。首先是关于合成序列： 真实金融序列： 自相关图 为观测时间序列的“随机”样本绘制了自相关函数。...它将变量分组为自相关、预测、平稳性、分布和缩放。 ARCH.LM来自tsfeatures包的arch_stat函数，并且基于自回归条件异方差（ARCH）Engle1982的拉格朗日乘数。

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    针对用户活跃度分析中如何应用回归方法？

    一般而言我们可以使用Excel就能做一元回归分析，Excel做回归分析有两种方式：散点图和回归分析工具。...对于是否独立，也可以通过图形来看， 随着时间的变化，因变量应该没有任何趋势，否则可能表明因变量之间有一定的相关性。还可通过Durbin-Watson法检验是否独立。 ?...之后确定，并要把进行分析的数据引用单元格选好，残差和正态分布相关选项全部勾选，如下所示。 ? 最后会在新的工作表组生成结果，形式如下所示： ?...表格术语解释一下： df=degree of freedom 自由度 SS Stdev square 方差 MS Mean square 均方差 F联合检验F值 coefficient回归系数...standard error标准差 T-stat T检验值=回归系数/标准差 P-value P值，T检验值查表对应的P概率值 Lower 95%和upper 95%置信度为95%的下限和上限区间 其实对于建立的回归模型

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    针对用户活跃度分析中如何应用回归方法？

    一般而言我们可以使用Excel就能做一元回归分析，Excel做回归分析有两种方式：散点图和回归分析工具。...第二种方法采用回归分析工具，能够更加详细的输出回归分析指标相关信息，便于更加仔细的进行分析和预测。 回归分析分为线性回归分析和非线性回归分析，首先来看一下线性回归分析。...如果我们使用线性回归分析其实有些前提要考虑： 1） 自变量与因变量的关系，是否是呈直线，是否是一个变量依存于另个变量的变化程度，如刚才所言，变量之间的地位是不平等的。...对于是否独立，也可以通过图形来看， 随着时间的变化，因变量应该没有任何趋势，否则可能表明因变量之间有一定的相关性。还可通过Durbin-Watson法检验是否独立。...F值 coefficient回归系数 standard error标准差 T-stat T检验值=回归系数/标准差 P-value P值，T检验值查表对应的P概率值 Lower 95%和upper 95%

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    时间序列模型（ARIMA和ARMA）完整步骤详述「建议收藏」

    ARIMA模型 from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA #ARMA模型 from statsmodels.stats.stattools import durbin_watson...ADF结果如何查看参考了这篇博客： Python时间序列中ADF检验详解_学渣渣-CSDN博客_python进行adf检验 （2）白噪声结果如图： 统计量的P值小于显著性水平0.05，则可以以95%的置信水平拒绝原假设...步骤七：模型评价 主要分为四种方法：（1）QQ图检验残差是否满足正态分布（2）利用D-W检验,检验残差的自相关性（3）计算预测值和真实值的标准差，误差相关等 （4）还原预测序列和测试序列，用图来直观评价模型...print('D-W检验值为{}'.format(durbin_watson(resid.values))) ###（3）利用预测值和真实值的误差检测，这里用的是标准差 #row_train_data...（2）D-W检验结果为： 当D-W检验值接近于2时，不存在自相关性，说明模型较好。 D-W检验如何数学说明，可以参考下面链接。

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