一个猜想：对于任意自然数，使用各位数字组成的最大数减去各位数字组成的最小数，对得到的差重复这个操作，最终会到达一个不动点或者陷入一个圈中。
我们可以计算出相对偏差来表示这种差异。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。...#1）减去MCMC链的内容fitbayes( what = "mcmc")#2) 绑定不同的链，计算回归系数的平均值（估计值）。 ...回答：#1）减去MCMC链fit.bayes(what = "mcmc")#2) 绑定不同的链，计算回归系数的平均值（估计值）。...用同样的代码重复分析，只改变数据集的名称，以观察先验因素对较小数据集的影响。...贝叶斯回归分析住房负担能力数据集R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次
用基因型数据计算 3.1 基因频率 首先，看一下基因频率： p为：0.1693 q为：0.8307 也可以根据AA，AT，TT的个数，手动计算： 3.2 加性效应和显性效应 这里，用AA，AT，TT...平均表型值计算： 「计算的结果：」 m：2.316 a：2.316 d：1.804 3.3 基因效应和替换效应 注意，如果要手动计算的替换效应和回归分析计算的回归系数，需要满足哈温平衡。...这里位点不符合哈温平衡，所以手动计算的替换效应和回归分析的beta值有差别。 4. 替换效应和回归系数等价推导 下面介绍一下相关的推导。...5 模拟数据演示 计算公式： 5.1 小数据演示 我们模拟一个符合哈温平衡的位点，p=0.5，q=0.5，n=12个： 计算不同分型的平均数： A2A2 = 10.7 A1A2 = 18.2 A1A1...： 截距：20.6 回归系数：12.9989 手动计算基因的替换效应： 截距为：20.61 回归系数为：13 两者结果完全一致。
向下滑动查看结果▼ 回归--用户指定的先验 你也可以手动指定你的先验分布。理论上，你可以使用你喜欢的任何一种分布来指定你的先验知识。...我们可以计算出相对偏差来表示这种差异。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。...#1）减去MCMC链的内容 fitbayes( what = "mcmc") #2) 绑定不同的链，计算回归系数的平均值（估计值）。...回答： #1）减去MCMC链 fit.bayes(what = "mcmc") #2) 绑定不同的链，计算回归系数的平均值（估计值）。...用同样的代码重复分析，只改变数据集的名称，以观察先验因素对较小数据集的影响。
向下滑动查看结果▼ ** 回归--用户指定的先验 你也可以手动指定你的先验分布。理论上，你可以使用你喜欢的任何一种分布来指定你的先验知识。...我们可以计算出相对偏差来表示这种差异。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。...#1）减去MCMC链的内容 fitbayes( what = "mcmc") #2) 绑定不同的链，计算回归系数的平均值（估计值）。 ...回答： #1）减去MCMC链 fit.bayes(what = "mcmc") #2) 绑定不同的链，计算回归系数的平均值（估计值）。...用同样的代码重复分析，只改变数据集的名称，以观察先验因素对较小数据集的影响。
不幸的是，大多数的十进制小数都不能精确地表示为二进制小数，但有些浮点数也能够用二进制精确的表述，条件是位数有限且分母能表示成 2^n 的小数。如 0.5, 0.125。...这将导致在大多数情况下，你输入的十进制浮点数都只能近似地以二进制浮点数形式储存在计算机中。 正如上文中的 0.1 ，我们手动计算一下它的二进制结果。...这是一个二进制无限循环小数，但计算机内存有限，我们不能储存所有的小数位数。那如何解决呢？...很多人使用 Python 的时候都不会意识到这个差异的存在，因为 Python 只会输出计算机中存储的二进制值的十进制近似值。...说了这么多，总结出一句话就是：浮点数转二进制时丢失了精度，计算完再转回十进制时和理论结果不同。不知道大家get到了吗？ 好了，我的分享到这里就结束了~ 日记本
01 源码说明 其实也不用自己手动写，statsmodels模块里有一个summary_col函数，可以实现以上的功能，不过效果没有stata那么好，毕竟python也不是专业的计量分析软件，但好在代码并不难...：模型的名称，用字符串装在list里就可以了，输出时的表头，也可以不设置； info_dict：这个用来生成一些自己想加在格式化输出里的内容，dict格式； regressor_order：用来设置自变量的显示顺序...index_col = 0) ST = pd.read_excel('ST.xlsx') ind = pd.read_csv('中信一级行业.csv',encoding = 'gbk') ''' 收益率计算...这里的info_dict里子定义了三个行数，效果是两行空白，第三行输出变量个数，也就是图里的Observation，如果你想在结果里输出更多的统计量，也可以用类似的方法实现，小数位数也是可以调的。...另外这个包目前还是在完善过程中，所以如果python版本不一样，输出结果可能会有一些差异，比如上图是用python3.7实现的，python3.8实现出来R2的结果会显示在回归系数的下方。
⽽⼈们也关⼼解释变量与被解释变量分布的 中位数，分位数呈何种关系。它最早由Koenker和Bassett(1978)提出。 OLS回归估计量的计算是基于最⼩化残差平⽅。...不同分位数下的回归系数估 计量常常不同，即解释变量对不同⽔平被解释变量的影响不同。...NeuralProphet提供两种统计技术：(1) 分位数回归和 (2)保形分位数回归。共形分位数预测技术增加了一个校准过程来做分位数回归。...我们观察到，需求量在第二年有所增加，而且有季节性规律。...图(F)：置信区间与预测区间的区别 首先，它们的目标不同： 线性回归的主要目标是找到一条线，使预测值尽可能接近给定自变量值时因变量的条件均值。 分位数回归旨在提供未来观测值的范围，在一定的置信度下。
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。 统计学：针对小数据的数据分析方法，比如对数据抽样、描述性分析、结果检验。...print(pd.DataFrame([lm_s.predict(exp), lm_s.resid], index=['predict', 'resid']).T.head()) 输出结果，可与最开始读取数据时输出的结果对比一下...方程显著性(回归系数不全为0)的检验P值为1.82e-10，接近于0，说明回归方程是有意义的。 客户年龄、小区房屋均价的回归系数都不显著。 年收入、当地人均收入的回归系数显著。...使用AIC准则能够避免变量的增加成为残差平方和减小的主要原因情况的发生，防止模型复杂度的增加。 本次采用向前回归法，不断加入变量，得到加入后变量的AIC值，最后找到解释力度最大的变量。...[] # 定义数据类型(正无穷) current_score, best_new_score = float('inf'), float('inf') # 自变量列表含有自变量时
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。 统计学：针对小数据的数据分析方法，比如对数据抽样、描述性分析、结果检验。...print(pd.DataFrame([lm_s.predict(exp), lm_s.resid], index=[‘predict’, ‘resid’]).T.head()) 输出结果，可与最开始读取数据时输出的结果对比一下...方程显著性(回归系数不全为0)的检验P值为1.82e-10，接近于0，说明回归方程是有意义的。 客户年龄、小区房屋均价的回归系数都不显著。 年收入、当地人均收入的回归系数显著。...使用AIC准则能够避免变量的增加成为残差平方和减小的主要原因情况的发生，防止模型复杂度的增加。 本次采用向前回归法，不断加入变量，得到加入后变量的AIC值，最后找到解释力度最大的变量。...selected = [] # 定义数据类型(正无穷) current_score, best_new_score = float(‘inf’), float(‘inf’) # 自变量列表含有自变量时
宏基因组公众号之前对该网站进行了翻译整理，但是后来网站又增加了新的方法SPIEC-EASI。 另外他们还做了一个介绍网络方法的PPT，可以在网站上直接下载。...将物种划分为source和target，使用多元回归计算物种之间的关系。 也是要随机化数据重复计算。根据实际回归系数与随机得到的回归系数的关系进行判定。...最后得到的相关性为分布的中位数。P值采用bootstrap方法计算。...SparCC是基于Python的软件，详见 https://bitbucket.org/yonatanf/sparcc/src/default/ MENA Molecular ecological network...CoNet 基于组合效应(Ensemble-based)的网络 不同相关性计算方法(pearson，spearman,bray-curtis)可表达不同的关系，但是随着阈值的增加彼此的结果会趋同。
对于高精度运算和十进制小数精确表示，Python提供了专门的模块decimal，并提供了可选择的舍入策略，包括四舍五入。...在二进制表示中，大多数有限位十进制小数无法使用二进制进行有限位精确表示。也就是说，有限位数的十进制小数，往往会变为无限位数的二进制小数。...进位近似值大于原值，截断近似值小于原值，所以对小数位较小的数值（如1.215被进位，1.275被截断），进位近似值会出现尾部的增加值（上面说的尾部乱码），截断近似值小于原值，会出现”999......表示为二进制近似值后，Python系统在进行round计算时，使用近似值，不是使用原值。 【例1】十进制小数0.1无法使用有限位二进制精确表示，同一原值的近似值都是相等的。...这个范围对float 来说，就是52位二进制存储精度，即十进制的17位小数有效位之内。 这个有效位数包括整数部分位数。 三.
所谓标准化回归系数，是将自变量转为一个无量纲的变量，使得不同标准化回归系数之间具有可比性。...： 显然，利用（3）式，我们也可以通过计算样本中变量 y 与 x_k 的标准差，在获得非标准化系数后求得标准化系数。...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。...但是，不论选择哪一种，尤其要关注对两种回归系数的解释。同是边际效应，标准化回归系数表示自变量每增加1个标准差，因变量平均增加 个标准差，具体的数学表达不再展示（提示：对（3）式进行变换）。...esttab, b(a6) p(4) r2(4) nostar wide //a6表示一种更为精确的格式，更一般的为a#，#表示有效数字的最小个数，例子中都是7位有效数字；4和2分别表示p值和可决系数显示小数点后的位数
线性回归概述 回归的目的是预测数值型数据的目标值，最直接的方法就是根据输入写出一个求出目标值的计算公式，也就是所谓的回归方程，例如y = ax1+bx2，其中求回归系数的过程就是回归。...虽然LWLR得到了较为理想的结果，但是此种方法的缺点是在对每个点进行预测时都必须遍历整个数据集，这样无疑是增加了工作量，并且该方法中的的宽度参数的取值对于结果的影响也是蛮大的。...同时，当数据的特征比样本点还多当然是用线性回归和之前的方法是不能实现的，当特征比样本点还多时，表明输入的矩阵X不是一个满秩矩阵，在计算（XTX）-1时会出错。...由该图可以看出，lam很小时，系数和普通回归一样，而当lam非常大时，所有的回归系数缩减为0，可以看出在中间某处可以找到使得预测结果最好的lam值。 为了选取最优的lam值，可以采取交叉验证法。...当数据样本总个数少于特征总数时，矩阵x，xTx的逆不能直接计算，这时可以考虑岭回归。
而最小二乘法估计条件均值跨预测变量的值的响应变量的，位数回归估计条件中值(或其它位数的响应可变的)。分位数回归是在不满足线性回归条件时使用的线性回归的扩展。...分位数回归是估计一组回归变量X与被解释变量Y的分位数之间线性关系的建模方法。 OLS回归估计量的计算是基于最小化残差平方。 分位数回归估计量的计算也是基于一种非对称形式的绝对值残差最小化。...不同分位数下的回归系数估计量常常不同，即解释变量对不同水平被解释变量的影响不同。...从这个图中可以观察到以下结论： 收盘价随开盘价而增加； 收盘价的分布随开盘价增加变得越来越宽(高分位数和低分位数之间的间隔越来越大)； 最小二乘法回归对于低开盘价对应的观测点的拟合度较差； 从图中可见，...不同分位数对应的回归系数 上述分位数回归的结果说明，在收盘价分布的不同位置(不同分位数)，开盘价对其的影响是不同的。下图展示了这一点。
他注意到，如果双亲的高高度比平均高度高，他们的子女也倾向于比平均高度高，但尚不及双亲（笔者感觉未必，Galton并未考虑物质条件的发展会带来整体身高的增加，至少笔者感觉80,90的人普遍比父母高）。...图1 具有相同回归系数的两组数据的对比 我们可以计算预测值和真实值之间的误差，也就是计算这两个序列的相关系数，来评价模型的好坏。...python中，Numpy库提供了相关系数的计算方法corrcoef(yEstimate,yActual)来计算预测值和真实值之间的相关性。...k为0.01时，效果最好。 除了容易出现过拟合的问题外，局部加权线性回归的计算量也相当大，因为它对每个待遇测点做预测时都必须遍历整个数据集才能得出回归系数向量，使用时要加以注意。...在λ为很小的时候，θ基本上不怎么变化，而当λ很大时，θ趋于0，在中间时可以找到一个最好的回归系数，图中最好的效果是最上面的一条曲线。
当X的某些列之间的线性相关性比较大时， 的行列式接近于0，也就是接近奇异， 当 接近奇异矩阵时，计算 的 逆 误差会很大，怎么办呢。...k趋于无穷大时，B(k)趋于0。b(k)随k的改变而变化的轨迹，就称为岭迹。实际计算中可选非常多的k值，做出一个岭迹图，看看这个图在取哪个值的时候变稳定了，那就确定k值了。...（2）随着k癿增加，回归系数丌稳定，震动趋于零癿自变量也可以剔除。...在用岭回归进行变量选择时，因为从岭迹看到自变量x4,x7,x10,x11和x15有较稳定且绝对值比较小癿岭回归系数，根据变量选择癿第一条原则，这些自变量可以去掉。...又因为自变量x12和x13癿岭回归系数很丌稳定，且随着k癿增加很快趋于零，根据上面癿第二条原则这些自变量也应该去掉。 再根据第三条原则去掉变量x3和x5。
计算机在处理浮点数时会用二进制表示，遇到无法用二进制精确表示的十进制浮点数时便会根据精确度位数进行截断，Python 也不例外。...Python 精度 python 默认使用的是 double 精度， 浮点数在计算机中都是以二进制保存，当有无法精确表示的二进制数字时便会产生截断， 这就导致了在有限精度下，电脑为自己把精度范围外的小数...+ 0.2 == 0.3 --> False 问题原理 double 用64 个bit 位表示数据 有效精度位数是 52 位，那么当表示的小数用52bit 无法精确表示时便会截断 示例代码： import...该数据除以 2^{64} 得到 0.1+0.2 的结果，就是 0.30000000000000004 以上流程基本就是 Python 内部计算 0.1+0.2 时的过程，其余语言也一样，这是由无限循环小数难以精确表示导致的...解决方案 如果有需要更高精度计算的需求，可以继续提升有效 bit 位数。
更好的方法是计算交货时间的预测间隔，并使用间隔的上限。这就是分位数回归起作用的地方。 2. 分位数回归 首先，来解释什么是分位数回归。典型的回归旨在拟合分布的均值。...q=0.1和q=0.9的分位数回归，用作预测间隔 分位数回归提供了交货时间的预测间隔。预测间隔随着配送距离的增加而增加，这是合理的，因为对于长距离而言，准确预测变得越来越困难（方差更大，数据更少）。...借助分位数回归，我们可以在不增加延迟时间百分比的情况下更接近计划到期时间 从上图可以看出，通过分位数回归，我们能够在接近到期时间的情况下计划交货，而不会增加延迟百分比。...(2)不同分位数下的回归系数估计量常常不同，即解释变量对不同水平被解释变量的影响不同。...(3)中位数回归的估计方法与最小二乘法相比，估计结果对离群值则表现的更加稳健，而且，分位数回归对误差项并不要求很强的假设条件，因此对于非正态分布而言，分位数回归系数估计量则更加稳健。 2.
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