题目部分 如何在Oracle中写操作系统文件，如写日志？ 答案部分 可以利用UTL_FILE包，但是，在此之前，要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。...image.png 其它常见问题如下表所示： 问题 答案 Oracle中哪个包可以获取环境变量的值？ 可以通过DBMS_SYSTEM.GET_ENV来获取环境变量的当前生效值。...在CLIENT_INFO列中存放程序的客户端信息；MODULE列存放主程序名，如包的名称；ACTION列存放程序包中的过程名。该包不仅提供了设置这些列值的过程，还提供了返回这些列值的过程。...如何在存储过程中暂停指定时间？ DBMS_LOCK包的SLEEP过程。例如：“DBMS_LOCK.SLEEP(5);”表示暂停5秒。 DBMS_OUTPUT提示缓冲区不够，怎么增加？...如何在Oracle中写操作系统文件，如写日志？ 可以利用UTL_FILE包，但是，在此之前，要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。
否则，参数估计和方程的显著性将会大受影响。 随机误差项和因变量中不存在自相关 首先对于因变量来说，若因变量自相关，即因变量的某个值由其前一项或多项的值决定，则因变量的变化与自变量无关。...随机误差项服从正态分布 所有的参数检验都基于切比雪夫大数定律，其检验变量和参数如t参数F参数等，都属于标准化后的正态分布参数。...如何判断该方程中的随机误差项为常数呢？需要进行检验。 异方差的检验 残差图直接观察: 绘制残差关于自变量的散点图，若残差均匀离散地分布在零线两侧则方差较为显著。...在这个检验过程中唯一的改变量为计算权重系数时的m。因此可以对m的取值进行多次尝试，以随机误差项的方差显著性为目标函数，得到最优的权重系数拟合方程。...一些自变量在方程的显著性检验中未通过检验，可初步判定存在严重的多重共线性。 方差扩大因子法VIF 对自变量进行相关系数检验涉及到两个自变量相互检验，即有序数对。
用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X + e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。 ?...在上述方程中，通过观测样本的极大似然估计值来选择参数，而不是最小化平方和误差（如在普通回归使用的）。 ? 要点： 它广泛的用于分类问题。 逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。...Polynomial Regression多项式回归 对于一个回归方程，如果自变量的指数大于1，那么它就是多项式回归方程。如下方程所示： y=a+b*x^2 在这种回归技术中，最佳拟合线不是直线。...上面，我们看到了线性回归方程。还记得吗？它可以表示为： y=a+ b*x 这个方程也有一个误差项。...在这个公式中，有两个组成部分。第一个是最小二乘项，另一个是β2（β-平方）的λ倍，其中β是相关系数。为了收缩参数把它添加到最小二乘项中以得到一个非常低的方差。
用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X+e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。...3.Polynomial Regression多项式回归 对于一个回归方程，如果自变量的指数大于1，那么它就是多项式回归方程。如下方程所示：y=a+b*x^2 在这种回归技术中，最佳拟合线不是直线。...上面，我们看到了线性回归方程。还记得吗？它可以表示为： y=a+b*x这个方程也有一个误差项。...看下面的公式 在这个公式中，有两个组成部分。第一个是最小二乘项，另一个是β2（β-平方）的λ倍，其中β是相关系数。为了收缩参数把它添加到最小二乘项中以得到一个非常低的方差。...比较适合于不同模型的优点，我们可以分析不同的指标参数，如统计意义的参数，R-square，Adjusted R-square，AIC，BIC以及误差项，另一个是Mallows’ Cp准则。
用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X + e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。...在上述方程中，通过观测样本的极大似然估计值来选择参数，而不是最小化平方和误差（如在普通回归使用的）。 ? 要点 它广泛的用于分类问题。 逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。...上面，我们看到了线性回归方程。还记得吗？它可以表示为： y=a+ b*x 这个方程也有一个误差项。...在这个公式中，有两个组成部分。第一个是最小二乘项，另一个是β2（β-平方）的λ倍，其中β是相关系数。为了收缩参数把它添加到最小二乘项中以得到一个非常低的方差。...2 比较适合于不同模型的优点，我们可以分析不同的指标参数，如统计意义的参数，R-square，Adjusted R-square，AIC，BIC以及误差项，另一个是Mallows' Cp准则。
用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X+e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。...Polynomial Regression多项式回归 对于一个回归方程，如果自变量的指数大于1，那么它就是多项式回归方程。如下方程所示：y=a+b*x^2 在这种回归技术中，最佳拟合线不是直线。...上面，我们看到了线性回归方程。还记得吗？它可以表示为： y=a+b*x这个方程也有一个误差项。...看下面的公式 在这个公式中，有两个组成部分。第一个是最小二乘项，另一个是β2（β-平方）的λ倍，其中β是相关系数。为了收缩参数把它添加到最小二乘项中以得到一个非常低的方差。...比较适合于不同模型的优点，我们可以分析不同的指标参数，如统计意义的参数，R-square，Adjusted R-square，AIC，BIC以及误差项，另一个是Mallows’ Cp准则。
用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X + e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。 ?...Polynomial Regression多项式回归 对于一个回归方程，如果自变量的指数大于1，那么它就是多项式回归方程。如下方程所示： y=a+b*x^2 在这种回归技术中，最佳拟合线不是直线。...上面，我们看到了线性回归方程。还记得吗？它可以表示为： y=a+ b*x 这个方程也有一个误差项。...在这个公式中，有两个组成部分。第一个是最小二乘项，另一个是β2（β-平方）的λ倍，其中β是相关系数。为了收缩参数把它添加到最小二乘项中以得到一个非常低的方差。...比较适合于不同模型的优点，我们可以分析不同的指标参数，如统计意义的参数，R-square，Adjusted R-square，AIC，BIC以及误差项，另一个是Mallows' Cp准则。
用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X + e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。 ?...在上述方程中，通过观测样本的极大似然估计值来选择参数，而不是最小化平方和误差（如在普通回归使用的）。 ? 要点： 它广泛的用于分类问题。 逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。...3、Polynomial Regression多项式回归 对于一个回归方程，如果自变量的指数大于1，那么它就是多项式回归方程。如下方程所示： y=a+b*x^2 在这种回归技术中，最佳拟合线不是直线。...上面，我们看到了线性回归方程。还记得吗？它可以表示为： y=a+ b*x 这个方程也有一个误差项。...在这个公式中，有两个组成部分。第一个是最小二乘项，另一个是β2（β-平方）的λ倍，其中β是相关系数。为了收缩参数把它添加到最小二乘项中以得到一个非常低的方差。
在“输出区域”如选“新工作表”，就将统计分析结果输出到在新表内。为了比较对照，我选本表内的空白区域，左上角起始单元格为K10.点击确定后，输出结果如下： ?...该案例中的Significance F（F显著性统计量）的P值为0.00636，小于显著性水平0.05，所以说该回归方程回归效果显著，方程中至少有一个回归系数显著不为0....L26：L35为常数项和b1～b9的值，据此可得出估算的回归方程为： ? 该表中重要的是O列，该列的O26：O35中的 P-value为回归系数t统计量的P值。...值得注意的是：其中b1、b7的t统计量的P值为0.0156和0.0175，远小于显著性水平0.05，因此该两项的自变量与y相关。...而其他各项的t统计量的P值远大于b1、b7的t统计量的P值，但如此大的P值说明这些项的自变量与因变量不存在相关性，因此这些项的回归系数不显著。
在应用计量经济分析中，有两个基础且重要问题需要关注： 改变因变量和（或）自变量的测度单位（the units of measurement）对OLS估计量将产生什么样的影响？...如何在回归分析中纳入常见的函数形式，以及函数形式变化对回归结果的解释有何影响？ 本篇文档是对第一个问题的解答，数据处理和分析结果在Stata中完成。...下式为一个简单的企业CEO工资决定方程，salary 是以1000元为单位的CEO年度工资水平，roe为CEO所在公司前三年的平均资本权益报酬率（return on equity），由净收入占共同权益的比重定义...自变量测度单位成倍变化的影响 表3中的模型（1）和模型（2）分别展示了不同经营收益测量单位下的回归结果，可得样本回归函数（sample regression function）或OLS回归直线...更一般地，若自变量按照乘以c倍变化（c≠0）（本例为c=1/100），则回归的结截距项不变，仅斜率项乘以1/c倍（本例为1/c=100）。
A1 正交假定：误差项矩阵与X中每一个x向量都不相关 高斯-马尔科夫定理：若满足A1和A2假定，则采用最小二乘法得到回归参数估计是最佳线性无偏估计 方程估计值b1和b2可以看做偏回归系数，也是相应自变量对...y的一种偏效应 偏效应：在控制变量下，各自变量X对因变量Y的净效应 残差项：针对具体模型而言，被定义为样本回归模型中观测值与预测值之差 误差项：针对总体真实回归模型而言，它由一些不可观测因素或测量误差所引起...针对第一种情况，最小二乘估计无偏，但对第二种情况，被忽略自变量成了误差项一部分，使得x2与误差项之间不再保持独立，因此，回归系数将是总体参数的有偏估计（看第8章） 对因变量取自然对数log作用在于：...： SST保持不变 SSR会增加(至少不减少） SSE会减少（至少不减少） R^2会增加（至少不减少） MSR一般会增加 MSE一般会减少 回归方程F检验值一般会增加 注意：对于第5和第7项，当回归模型中加入不相关变量时...损耗自由度：模型中多增加一个自变量将多消耗一个自由度，当样本量较少时，过度损耗自由度可能会造成回归方程无法求解 #4.
美赛马上来了，总结一下这些年参赛的算法(我打编程位)，数学建模主要模型不单独写，参考数学模型第四版教材即可，只给出编程中一些重要的算法目录，如果有方法漏写，请评论区指出，笔者添加，谢谢QAQ 计算模型公式...如导弹的运动轨迹测量的建模分析。 分为曲面拟合和曲线拟合，拟合就是要找出一种方法（函数）使得得到的仿真曲线（曲面）最大程度的接近原来的曲线（曲线），甚至重合。...优点是短、中、长期的预测都适合。如传染病的预测模型、经济增长（或人口）的预测模型、Lanchester战争预测模型。...二分类问题 PCA 主成分分析、数据降维、权重分析 LR线性回归 线性分类问题，线性预测问题、参数权重分析 协方差分析 基本原理是将线性回归与方差分析结合起来，调整各组平均数和 F 检验的实验误差项，...可决系数R 表示一个随机变量与多个随机变量关系的数字特征，用来反映回归模式说明因变量变化可靠程度的一个统计指标，一般用符号“R”表示，可定 义为已被模式中全部自变量说明的自变量的变差对自变量总变差的比值
常见于线性/一般线性模型（如lm(),glm()），树方法（如rpart()）和图形表示（如coplot()）以及其它一些场合（如table()）。...以下是formula中其他一些运算符的含义： ~ ：~连接公式两侧，~的左侧是因变量，右侧是自变量。 + ：模型中不同的项用+分隔。注意R语言中默认表达式带常数项，因此估计 只需要写y~x。...- ：-表示从模型中移除某一项，y~x-1表示从模型中移除常数项，估计的是一个不带截距项的过原点的回归方程。此外，y~x+0或y~0+x也可以表示不带截距项的回归方程。...对某一变量取对数，可以直接写log(y)~log(x)，这一表达式的含义就是估计 ；自然指数同样也可以直接表示为exp()；但如果想要表示加减乘除和平方之类，需要用到I()这个运算符。...如果要估计动态面板模型，在plm包中，滞后变量(lagged variable)用运算符lag()表示，如lag(x,1)表示x滞后一期的滞后变量，lag(log(z),2)表示log(z)滞后两期的滞后变量
3) 多项式回归（Polynomial Regression） 对应一个回归方程，如果自变量的指数大于 1，则它就是多项式回归方程，如下所示： y=a+b*x^2 在多项式回归中，最佳的拟合线不是直线，...常见的逐步回归方法如下所示： 标准的逐步回归做两件事，每一步中增加或移除自变量。 前向选择从模型中最重要的自变量开始，然后每一步中增加变量。...之前我们介绍过线性回归方程，如下所示： y = a + b*x 这个方程也有一个误差项，完整的方程可表示成： y=a+b*x+e (error term), [error term is the value...在线性方程中，预测误差可以分解为两个子分量。首先是由于偏颇，其次是由于方差。预测误差可能由于这两个或两个分量中的任何一个而发生。这里，我们将讨论由于方差引起的误差。...请看下面的方程式： 上面这个公式中包含两项。第一个是最小平方项，第二个是系数 β 的平方和项，前面乘以收缩参数 λ。增加第二项的目的是为了缩小系数 β 的幅值以减小方差。
3) 多项式回归（Polynomial Regression） 对应一个回归方程，如果自变量的指数大于 1，则它就是多项式回归方程，如下所示： y=a+b*x^2 在多项式回归中，最佳的拟合线不是直线，...之前我们介绍过线性回归方程，如下所示： y=a+b∗xy=a+b∗x y = a + b*x 这个方程也有一个误差项，完整的方程可表示成： y=a+b*x+e (error term), [error...在线性方程中，预测误差可以分解为两个子分量。首先是由于偏颇，其次是由于方差。预测误差可能由于这两个或两个分量中的任何一个而发生。这里，我们将讨论由于方差引起的误差。...请看下面的方程式： ? 上面这个公式中包含两项。第一个是最小平方项，第二个是系数 β 的平方和项，前面乘以收缩参数 λ。增加第二项的目的是为了缩小系数 β 的幅值以减小方差。...请看下面的方程式： ? 套索回归不同于岭回归，惩罚函数它使用的是系数的绝对值之和，而不是平方。这导致惩罚项（或等价于约束估计的绝对值之和），使得一些回归系数估计恰好为零。
简单线性回归 简单线性回归的方程可以表示为： (y = \beta_0 + \beta_1 x + \epsilon) 其中： (y) 是因变量（响应变量）。 (x) 是自变量（解释变量）。...(x_1, x_2, \ldots, x_p) 是自变量（解释变量）。 (\beta_0, \beta_1, \ldots, \beta_p) 是回归系数。 (\epsilon) 是误差项。...模型评估：使用统计指标（如决定系数 (R^2)、均方误差等）来评估模型的拟合优度。 预测：使用拟合的模型进行预测。 检验假设：检查模型的假设是否成立（如线性关系、误差项的正态性和同方差性等）。...注意事项 线性回归假设自变量和因变量之间存在线性关系。如果关系不是线性的，则可能需要使用其他类型的回归模型（如多项式回归、逻辑回归等）。...线性回归还假设误差项是独立同分布的，并且具有零均值和常数方差（同方差性）。如果这些假设不成立，则可能需要采取其他措施（如加权最小二乘法、变换数据等）来纠正问题。
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