PL/SQL Developer 软件版本 对应oracle数据库版本

最新推荐文章于 2025-04-28 13:48:40 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-28 13:48:40 发布 · 2.4k 阅读 · 0 ·
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#数据库 #oracle

自己记录一下

自己win7 x64 专业版系统 安装的oracle 10g r2 x86 ，

从网上下载了pl/sql developer 14 x86版本，提示需要oracle 11

从网上下载了pl/sql developer 13 x86版本，提示需要oracle 11

从网上下载了pl/sql developer 12 x86版本，提示需要oracle 11

从网上下载了pl/sql developer 11 x86版本，可以了。

是因为plsql developer版本对oracle数据库版本有要求，还是因为

那些高版本的有的地方需要我去配置，没再继续深入，想深入也

无从下手。

用python进行多元OLS回归
ningmoudufanchen的博客
11-08 2万+
用python进行多元OLS回归详细解析描述性统计输出结果直方图输出结果散点图输出结果回归结果说明 详细解析 使用jupternotebook作为编译软件进行代码实现（当然也可以用Pycharm)： 导入需要使用的包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm # 魔法方法，可以将matplotlib的图表直接嵌入到Notebook之中 %matpl
python numpy log_工具&方法 | 6行代码教你用Python做OLS回归(内附CFPS实例)
weixin_39714113的博客
11-22 1224
写在前面的话阅读本文前需要掌握的基础知识：Python 的基础知识、 numpy 的基础知识、 pandas 的基础知识、基本的计量知识。如果你还不会，那么本文也会介绍一些 python 语法的基础内容，方便大家理解。随着数据资源的日渐丰富，学者们越来越多的需要接触到大数据的处理，许多学者还是习惯使用 Stata 对数据进行处理，而 Stata 由于其自身的限制，在处理大数据集时要么需要强劲的处理...
Python Statsmodels 统计包之 OLS 回归
HEHEEH123的专栏
04-27 2万+
Statsmodels 是 Python 中一个强大的统计分析包，包含了回归分析、时间序列分析、假设检验等等的功能。Statsmodels 在计量的简便性上是远远不及 Stata 等软件的，但它的优点在于可以与 Python 的其他的任务（如 NumPy、Pandas）有效结合，提高工作效率。在本文中，我们重点介绍最回归分析中最常用的 OLS（ordinary least square）功能。当你...
【Statsmodels和SciPy介绍与常用方法】
最新发布
专注技术的博主
04-28 861
Statsmodels 建立在 NumPy 和 SciPy 的基础上，提供了易于使用的接口来实现线性回归、广义线性模型（GLM）、时间序列分析（如 ARIMA）、假设检验等功能。与 Scikit-learn 不同，Statsmodels 更侧重于统计推断，提供详细的统计结果（如 p 值、置信区间等），适合需要深入分析的场景。SciPy是一个基于 Python 的开源科学计算库，广泛应用于数学、科学和工程领域。
多元线性回归（OLS+稳健误）python代码实现
xiaziqiqi的博客
02-13 9151
多元线性回归（OLS+稳健误）python代码实现，具体有什么问题可在评论留言
python的ols回归_python统计学实战——OLS回归
weixin_39669638的博客
12-08 6046
import pandas as pdmedia = pd.read_csv("Media.csv")media.head()输出结果：项目的目的：在TV Radio Newspaper 这三个渠道的不同的广告投入的各个情况下，所带来的销售额是多少？一元线性回归import statsmodels.api as smy = media.salesx = media.TVX = sm.add_con...
美赛-美赛常用模型之多元回归分析-Python实现.zip
03-09
在"美赛-美赛常用模型之多元回归分析-Python实现.zip"这个压缩包中，我们很显然会深入探讨如何利用Python编程语言来执行多元回归分析。"美赛"可能是指美国数学建模竞赛（American Mathematics Competitions），在这...
Python实现OLS多元线性回归，类似SPSS一样的分析统计结果，并可以导出excel格式的统计结果
05-31
在这个场景中，我们将关注如何使用Python的statsmodels、pandas和numpy库来实现OLS（普通最小二乘法）多元线性回归，这与统计软件如SPSS提供的功能相似。此外，我们还将探讨如何将分析结果导出为Excel格式，以便于...
python的ols回归,Python-滚动窗口OLS回归估计
weixin_33519829的博客
02-21 982
For my evaluation, I have a dataset found in this link (https://drive.google.com/drive/folders/0B2Iv8dfU4fTUMVFyYTEtWXlzYkk) as in the following format. The third column (Y) in my dataset is my true v...
ols回归结果分析表python_OLS回归结果Python中coef的VIF
weixin_39630106的博客
12-20 2274
我试图按coef打印VIF(方差膨胀因子)。然而，我似乎找不到任何来自statsmodels的文档来说明如何做到这一点？我有一个需要处理的n个变量的模型，所有变量的多重共线性值无助于删除共线性最高的值。在这看起来是个答案但是我如何在这个工作簿上运行它呢。在下面是代码和摘要输出，这也是我现在所在的地方。在import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as p...
【项目实战】Python实现多元线性回归模型(statsmodels OLS算法)项目实战
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Python 普通最小二乘法(OLS)进行多项式拟合的方法
01-01
多元函数拟合。如 电视机和收音机价格多销售额的影响，此时自变量有两个。 python 解法： import numpy as np import pandas as pd #import statsmodels.api as sm #方法一 import statsmodels.formula.api as smf #方法二 import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D df = pd.read_csv('http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Advertisin
用Python做最小二乘拟合
10-11
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从零开始的Python机器学习指南（二）——监督学习之OLS回归
EricFrenzy的博客
06-22 1328
本文简要讲解机器学习里回归问题的数学原理并提供代码样例进行分析。
python的最小二乘法(OLS)函数
changzi990的博客
06-07 1112
pandas提供了一些很方便的功能，比如最小二乘法(OLS)，可以用来计算回归方程式的各个参数。
最小二乘法(OLS)python 实践
condom10010的博客
06-26 1758
1，基本原理：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1492809412，python实现：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22692029。
Python中一个超重要的算法模型：线性回归！！
白帽阿叁的博客
10-25 936
线性回归是一种广泛用于统计学和机器学习中的回归分析方法，用于建立自变量（特征）与因变量（目标）之间的线性关系模型。线性回归的基本原理是寻找一条直线（或者在多维情况下是一个超平面），以最佳地拟合训练数据，使得模型的预测与真实观测值之间的误差最小化。下面我们来详细解释线性回归的基本原理和假设。简单线性回归模型：其中：是因变量（需要预测的值）。是自变量（特征），可以是一个或多个。是截距（模型在自变量都为0时的预测值）。是回归系数，表示自变量对因变量的影响程度。
【Python】一元（多元）线性回归分析之Python语言实现OLS模型
花样出bug小白的错题本
01-15 2962
原标题和地址：一元（多元）线性回归分析之Python语言实现 https://blog.youkuaiyun.com/r3ee9y2oefcu40/article/details/82885192 OLS模型可以直接输出p值
Python OLS模型
henbile的博客
04-02 1万+
OLS模型#OLS ordinary least square model import numpy as np import statsmodels.api as sm #.api不能省 x = np.arange(-10, 10) #假设y与x之间关系如下 y = 2*x + np.random.normal(size=len(x)) #python包中的ols模型默认没有常数项，如果要加，需...
ols回归模型python
06-01
在 Python 中，可以使用 statsmodels 模块中的 OLS 类来进行OLS回归模型的拟合和预测。下面是一个简单的示例代码： ```python import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm # 生成随机...
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