解释变量

██【電:１３１.乀.１４１８.乀.６６６７】【薇Q:９７８８.乀.９１８１】██ 缅 甸 小 勐 拉 银 河 国 际 代 理 一、回归分析概述 1.变量之间的关系 确定性现象（函数关系），例长方形的周长 非确定性现象（统计相关关系），例身高和体重 2.相关关系与回归分析 相关分析：研究两（或多个）变量的相关性及相关程度（使用相关系数表示） 回归分析：已经存在相关关系，求解其 因果关系， 变量地位不对等（一因一国），根据自变量的变化可以预测运动规律。 举个栗子： （1）打篮球的人个子更高。 不对，现实是个子更高的人选择了打篮球，属于因果倒置。 （2）社会地位高的人寿命更长。 不对，社会地位高受到的医疗较好，医疗较好导致寿命长一些。 Tips :因果关系的前提：时间先后。 3、相关分析分为线性和非线性（提示：若不相关则将相关性赋为0） 线性相关： 两个变量：计算协方差、相关系数 多个变量：计算偏相关系数、复相关系数 二、总体回归函数（PRF） 在给定解释变量X的条件下，被解释变量Y的期望轨迹称为总体回归曲线，其对应的函数 E(Y|X)=f(X) F最简形式为线性函数。其截距、斜率为线性回归系数，表达式如下所示，其中β 0 代表自发消费，β 1 代表边际消费趋向。 E(Y|X)=β 0 +β 1 X 识别：因变量Y为被解释变量、被预测变量、回归子、响应变量，自变量X为解释变量、预测变量

██【電:１３１.乀.１４１８.乀.６６６７】【薇Q:９７８８.乀.９１８１】██ 缅 甸 银 河 国 际 提 供 住 宿 一、回归分析概述 1.变量之间的关系 确定性现象（函数关系），例长方形的周长 非确定性现象（统计相关关系），例身高和体重 2.相关关系与回归分析 相关分析：研究两（或多个）变量的相关性及相关程度（使用相关系数表示） 回归分析：已经存在相关关系，求解其 因果关系， 变量地位不对等（一因一国），根据自变量的变化可以预测运动规律。 举个栗子： （1）打篮球的人个子更高。 不对，现实是个子更高的人选择了打篮球，属于因果倒置。 （2）社会地位高的人寿命更长。 不对，社会地位高受到的医疗较好，医疗较好导致寿命长一些。 Tips :因果关系的前提：时间先后。 3、相关分析分为线性和非线性（提示：若不相关则将相关性赋为0） 线性相关： 两个变量：计算协方差、相关系数 多个变量：计算偏相关系数、复相关系数 二、总体回归函数（PRF） 在给定解释变量X的条件下，被解释变量Y的期望轨迹称为总体回归曲线，其对应的函数 E(Y|X)=f(X) F最简形式为线性函数。其截距、斜率为线性回归系数，表达式如下所示，其中β 0 代表自发消费，β 1 代表边际消费趋向。 E(Y|X)=β 0 +β 1 X 识别：因变量Y为被解释变量、被预测变量、回归子、响应变量，自变量X为解释变量、预测变量

██【電:１３１.乀.１４１８.乀.６６６７】【薇Q:９７８８.乀.９１８１】██ 缅 甸 维 加 斯 客 服 一、回归分析概述 1.变量之间的关系 确定性现象（函数关系），例长方形的周长 非确定性现象（统计相关关系），例身高和体重 2.相关关系与回归分析 相关分析：研究两（或多个）变量的相关性及相关程度（使用相关系数表示） 回归分析：已经存在相关关系，求解其 因果关系， 变量地位不对等（一因一国），根据自变量的变化可以预测运动规律。 举个栗子： （1）打篮球的人个子更高。 不对，现实是个子更高的人选择了打篮球，属于因果倒置。 （2）社会地位高的人寿命更长。 不对，社会地位高受到的医疗较好，医疗较好导致寿命长一些。 Tips :因果关系的前提：时间先后。 3、相关分析分为线性和非线性（提示：若不相关则将相关性赋为0） 线性相关： 两个变量：计算协方差、相关系数 多个变量：计算偏相关系数、复相关系数 二、总体回归函数（PRF） 在给定解释变量X的条件下，被解释变量Y的期望轨迹称为总体回归曲线，其对应的函数 E(Y|X)=f(X) F最简形式为线性函数。其截距、斜率为线性回归系数，表达式如下所示，其中β 0 代表自发消费，β 1 代表边际消费趋向。 E(Y|X)=β 0 +β 1 X 识别：因变量Y为被解释变量、被预测变量、回归子、响应变量，自变量X为解释变量、预测变量、回归元

JavaScript简介 JavaScript是一种可以与HTML标记语言混合使用的脚本语言，其编写的程序可以直接在浏览器中解释执行。 对于一些初学者来说往往会将一些其与java编程语言混为一谈，实际上从本质上来说，这二者并没有什么本质的联系。 JavaScript的国际标准是ECMAScript. javaScript和java的联系 JavaScript Java 基于对象，不能说是面向对象，比如说，JavaScript不能支持继承 面向对象 解释 解释或者编译 弱变量类型，js的弱类型是变量的弱类型 强变量类型 JavaScript的注解 js的声明学习： 1、在head标签中使用script标签进行代码域的声明 <!--声明js代码域--> <script> alert('内容'); </script> 2、在head标签中使用script标签引入事先在外部声明好的js文件 特点：可以实现js代码的重复使用，避免代码的冗余 <script src="相对路径" type="text/javascript" charset="utf-8"></script> js中的变量 <!-- js的所有变量声明只有var关键字 js的变量名是严格区分大小写的 js中的字符串可以使用双引号也可使用单引号 js可以使用同名变量,后面会将前面的覆盖 --> var a =123； var

UA MATH571A 多元线性回归IV 广义线性模型 广义线性模型 二值被解释变量 Probit模型 Logit模型 系数的最大似然估计 系数的推断 Wald检验 似然比检验 二项回归 拟合优度检验 Pearson卡方拟合优度检验 Deviance拟合优度检验 Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 多值被解释变量 广义线性模型 Y 1 , Y 2 , . . . , Y N Y_1,Y_2,...,Y_N Y 1 ​ , Y 2 ​ , . . . , Y N ​ 是服从指数分布族某一分布的被解释变量，并且 E Y i = μ i EY_i=\mu_i E Y i ​ = μ i ​ ，存在某个函数 g g g 使得解释变量与 g ( μ i ) g(\mu_i) g ( μ i ​ ) 之间具有线性关系 g ( μ i ) = X i β g(\mu_i) = X_i \beta g ( μ i ​ ) = X i ​ β 这样的回归模型叫广义线性回归模型。显然当 g ( μ i ) = μ i g(\mu_i)=\mu_i g ( μ i ​ ) = μ i ​ 时，回归模型是多元线性回归，当 g g g 是Logistics函数的反函数时，是Logistics回归。 二值被解释变量 回归模型 Y i = X i β + ϵ i Y_i = X_i \beta +

自动化变量及其说明： $@ 表示规则中的目标文件集。在模式规则中，如果有多个目标，那么， " $@ " 就是匹配于目标中模式定义的集合。 $% 仅当目标是函数库文件中，表示规则中的目标成员名。例如，如果一个目标是 "foo.a(bar.o)" ，那么， "$%" 就是 "bar.o" ， " $@ " 就是 "foo.a" 。如果目标不是函数库文件（Unix下是 [ .a ] ，Windows下是 [ .lib ] ），那么，其值为空。 $ < 依赖目标中的第一个目标名字。如果依赖目标是以模式（即 "%" ）定义的，那么 "$<" 将是符合模式的一系列的文件集。注意，其是一个一个取出来的。 $? 所有比目标新的依赖目标的集合。以空格分隔。 $^ 所有的依赖目标的集合。以空格分隔。如果在依赖目标中有多个重复的，那个这个变量会去除重复的依赖目标，只保留一份。 $+ 这个变量很像 "$^" ，也是所有依赖目标的集合。只是它不去除重复的依赖目标。 $* 这个变量表示目标模式中 "%" 及其之前的部分。如果目标是 "dir/a.foo.b" ，并且目标的模式是 "a.%.b" ，那么， " $* " 的值就是 "dir /a.foo" 。这个变量对于构造有关联的文件名是比 较有较。如果目标中没有模式的定义，那么 " $* " 也就不能被推导出，但是，如果目标文件的后缀是 make所识别的

1.截断问题 由于条件限制，样本不能随机抽取，即不能从全部个体，而只能从一部分个体中随机抽取被解释变量的样本观测值,而这部分个体的观测值都大于或者小于某个确定值。“掐头” 或者“去尾。 例如消费函数模型:由于抽样原因，被解释变量样本观测值最低200元、最高10000元。 例如农户贷款影响因素分析模型:如果调查了10000户,其中只有6000户在一年内发生了贷款。仅以发生了贷款的6000户的贷款额作为被解释变量观测值，显然是将其它没有发生贷款的4000户“截断”掉了。 2.归并问题 将被解释变量的处于某一范 围的样本观测值都用一个相同的值代替。经常出现在“检查”、“调查”活动中，因此也称为“检查”(censoring)问题。 例如需求函数模型:用实际消费量作为需求量的观测值,如果存在供给限制，就出现“归并”问题。 3.截断问题的计量模型 如果一个单方程计量经济学模型，只能从“掐头或者“去尾”的连续区间随机抽取被解释变量的样本观测值,那么很显然，抽取每一个样本观测值的概率以及抽取一组样本观测值的联合概率，与被解释变量的样本观测值不受限制的情况是不 同的。如果能够知道在这种情况下抽取一组样本观测值的联合概率函数，那么就可以通过该函数极大化求得模型的参数估计量。 截断被解释变量数据模型的最大似然估计： 求解该1阶极值条件，即可以得到模型的参数估计量。 需要采用迭代方法求解，例如牛顿法。 4

因子分析和 PCA 定义 因子分析就是数据降维工具。 从一组相关变量中 删除冗余或重复 ，把相关的变量放在一个因子中，实在不相关的因子有可能被删掉。 用一组较小的 “ 派生 ” 变量表示相关变量 ，这个派生就是新的因子 。形成彼此相对独立的因素 ，就是说新的因子彼此之间 正交 。 应用 筛选变量。 步骤 3.1 计算所有变量的相关矩阵 3.2 要素提取 ，仅在此处需要使用 PCA 3.3 要素轮换 3.4 就基本因素的数量作出最后决定 3.1 计算所有变量的相关矩阵 构建数据矩阵，该数据矩阵是相关矩阵（矩阵里面全是相关系数）， PCA 之后变为因子矩阵。 绝对值大于 0.3 的相关系数表示可接受的相关性 ，即相关系数大于 0.3 则把它们放在一堆。 3.2 要素提取 ，仅在此处需要使用 PCA （当然也有其他方法， 要素提取使用不同方法有不同结果）按照对方差的解释程度排序。 连续分量解释总样本方差的逐渐变小的部分，并且所有的分量彼此不相关。 确定因子数：特征值大于 1 3.3 要素轮换 因素轴转为了让因子之间差距尽量大。 非旋转因素通常不是很容易解释的 ( 比如因素 1与所有变量都相关，因素二与前四个变量相关) 对因素进行旋转，使它们更有意义，更易于解释 (每个变量都与最小数量的因素相关联)。 不同旋转方法会识别不同因素，这与要素提取使用不同方法有不同结果是一样的。 3.4

ValueError：No gradients provided for any variable 错误解释：要进行训练的变量与 Loss function 之间没有路径联系起来 原因：很大可能是因为在 sess.run(train_step) 使用了 sess.run() 或者是 x.eval() 修改方法：在训练之前，不要使用任何的 run ，修改代码，使得所有的 op 在最后的会话 ‘session’ 中进行实现 训练之后输出的结果为 nan 具体的原因不太清楚，我改正我这个问题的做法是将前面代码的 tf.nn.softmax(x) 改为了 tf.nn.log_softmax(x) 就解决了 ValueError: setting an array element with a sequence 通常是因为这儿需要的是 array，你用的是 list，或者需要的是 list， 你用的 array， 从这方面入手进行改错 优化器 optimizer，GradientDescentOptimizer 不报错，RMSPropOptimizer，AdamOptimizer 会报错 因为 AdamOptimizer， RMSPropOptimizer 他们在内部会生成新的变量，所以 tf.initialize_all_variables() 应该在 optimizer 定义的后面再运行

转载自http://www.lizenghai.com/archives/524.html 搜索逐步回归法相关的资料信息，找到一片逐步回归法的学习笔记,比较详细的讲了逐步回归法的三种操作方式，个人倾向于第三种方式。在第三种方式下，不但考虑了新增因子的解释能力同时也考虑了新增因子后已存在因子的解释能力，最终等于将所有因子中不适宜的因子剔除，留下有效因子。这是解决多因子的多重共线性的有效办法。 原文内容（连接在文尾）： 之前在 SPSS 中的回归分析算法中发现，在它里面实现的算法有 Enter 和 Stepwise 两种。Enter 很容易理解，就是将所有选定的自变量一起放入模型中，直接去计算包含所有自变量的整个模型能够解释多少因变量中的变异，以及各个自变量单独的贡献有多少。但对 Stepwise regression 的理解总是很模糊，今天仔细查了一下，做下笔记。 与平时所说的 regression analysis 不太相同，stepwise regression 可以算是一种 feature extraction 的方法。 举个例子，假如我们的数据中有一个因变量，但却有十几或几十个自变量。为了便于对变量数过多的数据进行处理，避免 “curse of dimensionality” 中可能出现的种种问题，我们总是会对数据进行降维，根据在特定领域中的知识或是理论假设