原文:線性模型的概率分析

拋出問題:為什么前面的線性回歸要用最小二乘法 為什么要用這樣的指標 下面我們會給出一系列的概率假設,從而導出最小二乘法是一個很自然的算法: 先設 y i Tx i i , 其中 i 叫做誤差項 error term,這個可以看作是對未建模的效應的捕獲,簡單的說就是沒有考慮到的特征,像預測房子中的這個房子有沒有花園,房子的噪音多不多什么的,這些特征我們沒有考慮到,但它對預測結果又確實有影響。 又假設 ...

2017-05-30 15:29 0 1618 推薦指數:

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自動掃雷——概率分析之數學實現

前面的《自動掃雷》系列博文介紹了如何從XP自帶的掃雷游戲中獲取游戲、分析確定情況下的雷塊,以及操作鼠標完成游戲。這篇將介紹如何使用數學中的概率知識來玩掃雷游戲,也正是本人最想介紹的地方,即《前言》中所說的第四種掃雷模型分析。 先看游戲界面,如下: 在游戲開始時,如何出現這樣的情況 ...

Sun Nov 25 07:23:00 CST 2012 5 3714
概率分析方法與推斷統計(來自我寫的python書)

在數據分析統計的場景里,常用的方法除了描述性統計方法外,還有推斷統計方法,如果再從工作性質上來划分,推斷統計包含了參數估計和假設驗證這兩方面的內容。而推斷統計用到了很多概率統計方法,所以本小節在介紹推斷統計的內容前,還將講述一些常用的概率統計方法。 1 分析收盤價,繪制小提琴圖 ...

Mon Feb 15 23:49:00 CST 2021 0 393
機器學習 —— 概率模型(學習:對數線性模型

  對數線性模型是無向圖中經常使用的一種模型。其利用特征函數以及參數的方式對勢函數進行定義,可獲得較好的效果。在之前有向圖的學習中,我們發現可以利用d-seperet,充分統計,狄利克雷函數等方式來很優雅的獲得參數估計的解析解。但是在無向圖中,這些優越的條件都不復存在。而無向圖在現實條件下的使用 ...

Wed Mar 16 05:27:00 CST 2016 0 2473
怎樣區分線性和非線性_線性與非線性的區別(線性分析線性模型

怎樣區分線性和非線性 1.線性Line,是指量與量之間按照比例成直線關系,在數學上可理解為一階導數是個常數; 非線性non-line則指不按照比例不成直線關系,一節導數不為常數。 2.線性可以認為是1次曲線,比如比如y=ax+b ,即成一條直線 非線性可認為是2次以上 ...

Tue Oct 06 17:32:00 CST 2020 0 3974
方差分析一般線性模型

方差分析一般線性模型 一、基本思想 方差分析的基本思想是:通過分析研究不同來源的變異對總變異的貢獻大小,從而確定可控因素對研究結果影響力的大小。 二、應用 數據分析師在用方差分析主要用途:①均數差別的顯著性檢驗,②分離各有關因素並估計其對總變異的作用,③分析因素 ...

Thu Feb 25 18:19:00 CST 2016 0 1986
故障樹分析 - 事件概率模型

英文標題: Fault Tree Analysis - Event Data Model 故障樹分析最關鍵的一步就是為基本事件設置概率失效模型。 電子器件的物理失效的概率模型一般符合指數分布,比如電阻的短路、開路。指數分布又細分為恆定失效率指數分布和周期性檢測的潛在故障。 如果故障不能被用戶 ...

Sun Jul 14 11:36:00 CST 2019 0 1388
再談線性回歸函數分析,從概率論與數理統計角度看線性回歸參數估計

1. 隨機變量的數字特征 0x1:為什么我們需要統計隨機變量的數字特征 隨機變量的分布函數(或概率函數,或密度函數)已經非常全面了,精確地描述了這個隨機變量取值的統計規律性,那為什么我們還需要研究隨機變量的數字特征呢?這個小節我們來討論一下這個話題。 1. 實際問題背后概率分布函數的復雜性 ...

Mon Jul 08 00:13:00 CST 2019 5 601
 
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