贝叶斯先知 先知温度模型的贝叶斯优化，具有每日和每年的季节性以及额外的回归系数 如果您喜欢BayesianProphet，请给它加星号，或拨叉并作出贡献！ 先知分解显示了趋势以及英国剑桥温度观测的年度和每日季节性： 安装/使用 必需的： 最新版本的 包 程序包 包 要安装python软件包： pip install -r requirements.txt 安装以上依赖项后， 克隆存储库并在Jupyter的本地安装中打开笔记本，或 远程尝试笔记本 -可编辑 -可编辑 在上 在查看 细节 有关数据（包括清洁），基线模型，每日和每年的季节性描述以及R先知模型的详细说明，请参阅我的时间序列和R资料库中有关Cambridge UK温度预测的其他模型。 假设和限制已包含在上述存储库中，此处不再赘述。 我的剑桥大学计算机实验室气象站R Shiny存储库中提供了其他探索性数据分析。 我的主

利用c#语言实现多元统计分析一元线性回归方程系数计算，可执行。

结果三：回归系数表 *

回归系数的显著性检验 多重共线性检验 容忍度为0.597，共线性较弱； VIF为1.674，也表明共线性较弱

回归系数的检验—t检验

2．回归系数的置信区间

这项工作旨在检测和解决回归分析中的多重共线性问题。 因此，方差膨胀因子（VIF）和条件指数（CI）被用作这种检测的量度。 除了传统的简单线性回归之外，岭回归（RR）和主成分回归（PCR）是建模中使用的其他两种方法。 为了比较这两种方法，使用了模拟数据。 我们的任务是根据各自方法的均方误差确定每种方法的有效性。 从结果可以发现，当预测变量之间存在多重共线性时，岭回归（RR）方法优于主成分回归。

梯度下降算法 以下内容参考 微信公众号 AI学习与实践平台 SIGAI 导度和梯度的问题 因为我们做的是多元函数的极值求解问题，所以我们直接讨论多元函数。多元函数的梯度定义为： 其中称为梯度算子，它作用于一个多元函数，得到一个向量。下面是计算函数梯度的一个例子 可导函数在某一点处取得极值的必要条件是梯度为0，梯度为0的点称为函数的驻点，这是疑似极值点。需要注意的是，梯度为0只是函数取极值的必要条件而不是充分条件，即梯度为0的点可能不是极值点。 至于是极大值还是极小值，要看二阶导数/Hessian矩阵，Hessian矩阵我们将在后面的文章中介绍，这是由函数的二阶偏导数构成的矩阵。这分为下面

【原创】R语言关于回归系数的解释数据分析报告论文（代码数据）.docx

机器学习之逻辑斯蒂回归；参考书籍李航《统计学习方法》