终于找到一篇全面而又简洁的讲多元线性回归模型检验方法的文章，涵盖了
主要的统计检验——F检验、t检验、DW检验
2021-09-25 10:52:38
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自行推导公式多元线性回归的编程一、导入文本店铺面积和营业额的关系图车站距离和营业额的关系图二、计算下图三、计算R²
一、导入文本
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
df = pd.read_excel("D:\\面积-距离-车站.xlsx")
x1 = df["店铺面积"]
x2 = df["车站距离"]
y = df["月营业额"]
店铺面积和营业额的关系图
plt.scatter(x1,y)#散点图绘制原始数据x,y
#plt.plot(x1,y,col
2021-09-21 21:54:00
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在 Jupyter Notebook 上用 Python 实现多元线性回归，包括源代码和数据，以供大家学习参考使用.
2021-09-12 14:00:10
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多元线性回归及显著性检验Matlab程序完美版 一说明 1本程序是硕士教材数理统计杨虎刘琼钟波 编著 例4.4.1P133Matlab编程解答程序教材上例题只做了回归方程显著性分析和一次回归系数显著性分析剔除x1后没有再检验x2和x3 2本程序在以上基础之上还分别检验了x2和x3而且计算精度更高 3本程序可依据用户需要在输入不一样显著性水平之下得到对应解答 4本程序移植性强对于其它数据只需要改变e
2021-09-12 00:51:13
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梯度下降法
梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。
假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低；因此，下山的路径就无法确定，必须利用自己周围的信息一步一步地找到下山的路。这个时候，便可利用梯度下降算法来帮助自己下山。怎么做呢，首先以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然后朝着下降方向走一步，然后又继续以当前位置为基准，再找最陡峭的地方，再走直到最后到达最低处；同理上山也是如此，只是这时候就变成梯度上升算法了
梯度下降
梯度下降的基本过程就和下山的场景很类似。
首先，我们有一个可微分的函数。这个
2021-09-11 17:26:04
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数据分析基础-广义多元线性回归方程的构建，数据分析基础-广义多元线性回归方程的构建，数据分析基础-广义多元线性回归方程的构建
2021-09-11 10:33:57
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MATLAB多元线性回归:
基于MATLAB的多元非线性回归模型.pdf
多元线性回归建模以及MATLAB和SPSS求解.pdf
MATLAB语言在多元线性回归中的应用.pdf
2021-09-10 10:46:33
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