簡介 編輯 Box-Cox變換的一般形式為: 式中 為經Box-Cox變換后得到的新變量, 為原始連續因變量, 為變換參數。以上變換要求原始變量 取值為正 ...
可以額外參考資料:https: blog.csdn.net sinat article details ,http: www.dataguru.cn article .html 由於線性回歸是基於正態分布的前提假設,所以對其進行統計分析時,需經過數據的轉換,使得數據符合正態分布。 Box 和 Cox在 年提出的Box Cox變換可使線性回歸模型滿足線性性 獨立性 方差齊性以及正態性的同時,又不丟失 ...
2019-07-25 15:54 0 1430 推薦指數:
簡介 編輯 Box-Cox變換的一般形式為: 式中 為經Box-Cox變換后得到的新變量, 為原始連續因變量, 為變換參數。以上變換要求原始變量 取值為正 ...
box-cox 由於線性回歸是基於正態分布的前提假設,所以對其進行統計分析時,需經過數據的轉換,使得數據符合正態分布。 Box 和 Cox在1964年提出的Box-Cox變換可使線性回歸模型滿足線性性、獨立性、方差齊性以及正態性的同時,又不丟失 ...
1.適用變量 連續的變量不滿足正態分布的情況,一般是對因變量y進行轉換,但是其實連續的自變量也是可以轉換的 2.如何判斷變量是否滿足正態分布 3.Box-Cox轉換的優勢 Box-Cox變換的目的是為了讓數據滿足線性模型的基本假定,即線性、正態性及方差齊性 ...
值 the Box-Cox transform :指明冪變換方式以the Box-Cox transform ...
1:SSD更具體的框架如下: 2: Prior Box 縮進在SSD中引入了Prior Box,實際上與anchor非常類似,就是一些目標的預選框,后續通過softmax分類+bounding box ...
YOLOv4中談及了一些B-Box回歸損失的方法,諸如MSE(L2 loss),Smooth L1 ...
前幾日YOLO系列迎來了YOLOv4,再來回看一遍YOLOv3。 anchor box YOLO v1中,bounding-box做回歸時沒有限制,導致可能會預測一個距離很遠的object,效率不高。在YOLO v2中,開始引入了anchor box的概念,只對網格鄰近的object ...
參考:《復雜數據統計方法——基於R的應用》 吳喜之 在生存分析中,研究的主要對象是壽命超過某一時間的概率。還可以描述其他一些事情發生的概率,例如產品的失效、出獄犯人第一次犯罪、失業人員第一次找到工作 ...