高中数学人教版选修2-3(理科)第三章统计案例3.1回归分析的基本思想及其初步应用A卷.pdf

高中数学人教版选修2-3(理科)第三章统计案例3.1回归分析的基本思想及其初步应用B卷.pdf

回归分析是统计分析的三大方法之一。本文通过案例系统地探讨了多元回归分析建模的全过 程，介绍如何利用MATLSd37．0软件建立基本的回归模型、解读输出结果以及对模型进行精细分析，并通过逐 步回归得到优化的数学模型。

基于jupyter notebook的python编程—–运用sklearn库，导入文件数据模拟多元线性回归分析的目录一、运行jupyter notebook，搭建python环境1、打开Windows终端命令行，输入==jupyter notebook==，打开我们的jupyter工具，如下所示：2、在jupyter的web网页中创建python文件，如下所示：3、现在就可以在jupyter的代码行里面输入我们的代码啦！二、以下列的xlsx表格文件为例，编写我们的最小二乘法的python代码的分解步骤1、导入我们需要的基本库2、导入我们数据文件==多元线性回归.xlsx==3、为我们的x,y

1、回归分析概括 目标值（因变量）是连续型数据，通过某种函数关系找到因变量和自变量之间的关系，进而预测目标。 常见的回归：线性回归、岭回归、非线性回归 回归拟合目标：计算自变量与因变量关系的函数参数 通过不断拟合缩小预测值与真实值的差距：最终使得这个差距（误差项）成为一组均值为0，方差为1的随机数。 2、损失函数 3、优化算法 使得损失函数值达到最小的方法。 方法： 正规方程 梯度下降 4、python的API 4.1.1 statsmodels.formula.api.OLS():普通最小二乘模型拟合- – 常用 4.1.2 scipy.stats.linregress(): 线性拟合

svmtrain.m文件为支持向量机训练函数，通过调用可以得到支持向量机回归模型 svmsim.m文件支持向量机预测函数，用于预测 svmmain.m为主程序 svmyiwei.m为一维测试函数主程序 svmerwei.m为二维测试函数主程序 后两者没有涉及到数据归一化，在训练样本与测试样本划分时采用随机的方法，调用了随机划分函数randseparate

sure independence screening 的matlab代码。

matlab回归分析计算t统计量代码GlobalSearchRegression 抽象的 GlobalSearchRegression既是世界上最快的全子集回归命令（一种广泛的用于自动模型/特征选择的工具），也是开发针对机器学习和计量经济学算法的一致框架的第一步。 用Julia编写，它是命令的高性能计算版本（获取原始代码）。 在多核个人计算机中（我们将Threadripper 1950x构建用于基准测试），它的运行速度比原始Stata代码快3165倍，比著名的R-alternatives快197倍。 尽管如此，GlobalSearchRegression不仅着眼于执行时间，而且还着眼于将机器学习算法与计量经济学诊断工具逐步集成到友好的图形用户界面（）中，以简化令人尴尬的并行定量研究。 在机器学习环境（例如，专注于预测分析/预测准确性的问题）中，越来越多的“训练/测试”算法（其中许多在Julia中显示出非常有趣的性能）以比较替代结果并找到合适的模型。 但是，关注因果推理的问题需要五个重要的计量经济学特征：1）简约（避免使用非常大的理论模型）； 2）可解释性（用于因果推理，拒绝“直觉-损失

逐步回归方法的基本思想 对全部的自变量x1,x2,...,xp,按它们对Y贡献的大小进行比较，并通过F检验法，选择偏回归平方和显著的变量进入回归方程，每一步只引入一个变量，同时建立一个偏回归方程。当一个变量被引入后，对原已引入回归方程的变量，逐个检验他们的偏回归平方和。如果由于引入新的变量而使得已进入方程的变量变为不显著时，则及时从偏回归方程中剔除。在引入了两个自变量以后，便开始考虑是否有需要剔除的变量。只有当回归方程中的所有自变量对Y都有显著影响而不需要剔除时，在考虑从未选入方程的自变量中，挑选对Y有显著影响的新的变量进入方程。不论引入还是剔除一个变量都称为一步。不断重复这一过程，直至无法剔除已引入的变量，也无法再引入新的自变量时，逐步回归过程结束。

《Approximating Mutual Information by Maximum Likelihood Density Ratio Estimation》互信息在各种数据处理任务中是有用的，如特征选择或独立的组件分析..本文提出了一种基于密度比函数最大似然估计的相互信息逼近方法。我们的方法称为最大似然互信息（MLMI），具有几个有吸引力的特性，例如不涉及密度估计，它是一个单一的过程，全局最优解可以有效地计算，并且交叉验证可用于模型选择。数值实验表明，MLMI与现有方法相比具有较好的优越性。