统计推断和统计建模,建立解释变量与被解释变量之间可解释的、稳定的、最好是具有因果关系的表达式。
由于我们在前面已经讨论过了神经网络的分类问题,如今再从最优化的角度来讨论logistic回归就显得有些不合适了。Logistic回归问题的最优化问题可以表述为:寻找一个非线性函数sigmoid的最佳拟合参数,求解过程可使用最优化算法完成。它可以看做是用sigmoid函数作为二阈值分类器的感知器问题。 今天我们将从统计的角度来重新考虑logistic回归问题。 一、logistic回归及其MLE 当我们考虑解释变量为分类变量如考虑一个企业是否会被并购,一个企业是否会上市,你的能否考
Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。它建立在matplotlib之上,并与panda数据结构紧密集成
临床模型研究,说到底是做一个模型,那么模型应该如何纳入自变量,纳入哪些自变量,这都是至关重要的问题。线性回归,逻辑回归和Cox比例风险回归模型是被广泛使用的多元回归分析方法。我们在前面的几篇文章中解释过他们的统计学意义、应用及结果释义。但是我们很少讨论自变量筛选的方法,这些方法在数据分析和撰写论文时应用较为混乱,却十分重要。本集整理并总结了前沿的自变量筛选方法,我们来一观究竟。
我们之前探讨了如何使用散点图和回归模型拟合来可视化两个变量之间的关系,以及如何在其他分类变量的层次之间进行展示。 当然,还有一大类问题就是分类数据的问题了? 在这种情况下,散点图和回归模型方法将不起作用。当然,有几个观察可视化这种关系的选择,我们将在本章中讨论。
logistic回归及其MLE 当我们考虑解释变量为分类变量如考虑一个企业是否会被并购,一个企业是否会上市,你的能否考上研究生 这些问题时,考虑线性概率模型P(yi =1)= β0 + β1xi 显然是不合适的,它至少有两个致命的缺陷:1、概率估 计值可能超过1,使得模型失去了意义;(要解决这个问题并不麻烦,我们将预测超过1的部分记为1,低于0的 部分记为0,就可以解决。这个解决办法就是计量里有一定历史的tobit模型)2、边际效应假定为不变,通常来说 不合经济学常识。考虑一个边际效应递减的模型(假定真实
当我们考虑解释变量为分类变量如考虑一个企业是否会被并购,一个企业是否会上市,你的能否考上研究生
最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病数据的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说,我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型,并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究?
本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说,我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型,并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究?
Matplotlib虽然提供了丰富而强大的接口用于数据的可视化,但在展现多类数据关系时,需要较多数据处理过程,语句就变得繁琐,因此seaborn针对这类需求,基于matplotlib提供了更高层的接口,擅长统计数据的可视化。seaborn可视化的写法和matplotlib基本相同。其代码框架如下:
回归就是发现变量之间的关系,也就是求回归系数,是分类和预测算法中的一种。通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测。经常用回归来预测目标值。回归和 分类同属于监督学习,所不同的是回归的目标变量必须是连续数值型。 logistic 回归的主要思想是根据现有的数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类。
Seaborn就是让困难的东西更加简单。它是针对统计绘图的,一般来说,能满足数据分析90%的绘图需求。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图,应该把Seaborn视为matplotlib的补充,而不是替代物。
如果其中一个变量的分布随着另一个变量的水平不同而发生变化时,那么两个分类变量就有关系。
特别说明:本节【SAS Says】基础篇:SAS宏初步,用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记,我们认为这是打基础的最好选择 SAS是一个专业的统计软件,前面我们介绍了很多数据管理、输出美化的东西,本节终于要介绍一点SAS做统计的知识了,不过,在基础篇中我们只大概介绍一下,更多统计分析的东西放在进阶篇中。 本节目录: 1. 用proc univariate检验数据分布 2. 用proc means产生统计量 3. 用proc freq检验数据分类 4. 用proc corr检
SAS是一个专业的统计软件,前面我们介绍了很多数据管理、输出美化的东西,本节终于要介绍一点SAS做统计的知识了,不过,在基础篇中我们只大概介绍一下,更多统计分析的东西放在进阶篇中。 本节目录: 8.1 用proc univariate检验数据分布 8.2 用proc means产生统计量 8.3 用proc freq检验数据分类 8.4 用proc corr检验相关性 8.5 用proc reg做简单回归分析 8.6 读取proc reg的输出 8.7 用proc anova做方差分析 8.8 读取proc
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。
最近我们被客户要求撰写关于混合效应广义线性模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。
本教程为读者提供了使用 频率学派的广义线性模型(GLM)的基本介绍。具体来说,本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用,以及模型评估的方法。本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外,本教程还简要演示了用R对GLM模型进行的多层次扩展。最后,还讨论了GLM框架中的更多分布和链接函数。
最近我们被客户要求撰写关于混合效应广义线性模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型(GLM)的基本介绍。具体来说,本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用,以及模型评估的方法
注:条形图只显示平均值(或其他估计值)。但在很多情况下,每个分类变量级别上显示值的分布可能提供更多信息,此时很多其他方法,如一个盒子或小提琴图可能更合适。
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,简称EDA),是指对已有的数据在尽量少的先验假设下进行探索,通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。EDA强调让数据自身“说话”,通过EDA可以最真实、最直接的观察到数据的结构特征,发现数据变量之间的联系与区别,它是机器学习工作者挖掘关键特征的重要手段。
一般情况下,由于我们研究的是样本,p未知,所以常 用p代替p,得到率的标准误的估计值:
数据库:一个存储数据的工具。因为Python是内存计算,难以处理几十G的数据,所以有时数据清洗需在数据库中进行。
Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。它建立在matplotlib之上,并与pandas数据结构紧密集成。
在社会科学研究中,主要的多变量分析方法包括多变量方差分析(Multivariate analysis of variance,MANOVA)、主成分分析(Principal component analysis)、因子分析(Factor analysis)、典型相关(Canonical correlation analysis)、聚类分析(Cluster analysis)、判别分析(Discriminant analysis)、多维量表分析(Multidimensional scaling),以及近来颇受瞩目的验证性因子分析(Confirmatory factor analysis )或线性结构模型(LISREL)与逻辑斯蒂回归分析等,以下简单说明这些方法的观念和适用时机。
数据集中的数据类型有很多种,除了连续的特征变量之外,最常见的就是类目型的数据类型了,常见的比如人的性别,学历,爱好等。这些数据类型都不能用连续的变量来表示,而是用分类的数据来表示。
在上一篇文章里,我们给大家介绍了之前系列里提及的线性回归的扩展部分,详情点击:R语言系列五:①R语言与多元回归
重复测量资料在临床数据中非常普遍,常用重复测量的方差分析进行统计分析,但是经常面临的问题有:
在数字化时代,顾客信用评估成为商业决策中的重要一环。无论是金融机构的信贷审批,还是电商平台的用户信用管理,都需要对顾客的信用状况进行准确评估(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
最近我们被客户要求撰写关于信贷数据的研究报告,包括一些图形和统计输出。在本文中,我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能
面向对象最重要的概念就是类(Class)和实例(Instance)。一个类(Class)能够创建一种新的类型(Type),其中对象(Object)就是类的实例(Instance)。可以这样来类比: 你可以拥有类型 int 的变量,也就是说存储整数的变量是 int 类的实例(对象)。 注意: Python 中,即使是整数也会被视为对象(int 类的对象),类似 C# 和 Java 中的装箱与拆箱。
http://seaborn.pydata.org/examples/index.html
特征工程是数据科学模型开发的重要组成部分之一。数据科学家把大部分时间花在数据处理和特征工程上,以便训练一个鲁棒模型。数据集由各种类型的特征组成,包括类别、数字、文本、日期时间等。
最近我们被客户要求撰写关于逻辑回归混合效应模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。
前期,分别对python数据分析三剑客进行了逐一详细入门介绍,今天推出系列第4篇教程:seaborn。这是一个基于matplotlib进行高级封装的可视化库,相比之下,绘制图表更为集成化、绘图风格具有更高的定制性。
我们讨论过因变量为数值型的一元线性和多元线性预测模型,如果有疑问大家可以参考文章:《一元线性回归模型的销售预测》,《经营之道:怎样经营好一家餐馆?》更加深入的了解数值型回归模型。
在本章刚开始的时候,我们使用桥梁数据集来说明对于嵌套的分类变量可视化,使用马赛克图和树图式更合适的。但是同样的其实也是可以使用巢式扇形图来进行可视化的。
区间估计用到了中心极限定理,表现为如果抽样多次,每次抽样都有一个均值,产生的多个均值服从正态分布。
这章介绍的针对回归类型的散点数据的可视化可能是未来机器学习最直接的助理,这章给我的感悟很多。
可视化是以图形形式表示数据或信息的过程。在本文中,将介绍Seaborn的最常用15个可视化图表
器学习算法只接受数值输入,所以如果我们遇到分类特征的时候都会对分类特征进行编码,本文总结了常见的11个分类变量编码方法。
线性模型的建模为了提高模型的泛化能力,一般会进行正则化处理,也就是在损失函数的构造上加上正则化项,如L1正则化项或者L2正则化项,L1正则化也就是常说的Lasso回归,将损失函数加上了L1范数,L2正则化就是Ridge回归,损失函数加上了L2范数。正则化项的大小是通过一个超参数(一般命名为lambda)控制,lambda越大则正则化项作用越强,拟合的模型系数会变小或变成0,这个超参数一般使用Cross-validation交叉验证来获取。
以下部分是基于《Fundamentals of Data Visualization》学习笔记,最近可能会不定期连载哦!要是有兴趣还等不及更新的话,可以直接看原版书籍:https://serialmentor.com/dataviz/
逻辑回归又称对数几率回归是离散选择法模型之一,逻辑回归是一种用于解决监督学习问题的学习算法,进行逻辑回归的目的是使训练数据的标签值与预测出来的值之间的误差最小化。logistic回归的因变量可以是二分类的,也可以是多分类的,但是二分类的更为常用,也更加容易解释,多类可以使用softmax方法进行处理。实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。
岭回归分析是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,它是通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法,对病态数据的耐受性远远强于最小二乘法。
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