统计相关

最新推荐文章于 2024-05-27 00:15:00 发布
转载 最新推荐文章于 2024-05-27 00:15:00 发布 · 134 阅读 · 0

本文深入解析了统计学中用于评估模型拟合优度的三个关键概念：总平方和（SST）、解释平方和（SSE，即模型平方和）和残差平方和（SSR，也称为剩余平方和）。通过这些指标，读者可以更好地理解普通最小二乘法（OLS）如何在回归分析中发挥作用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

总平方和SST（total sum of squares）

解释平方和SSE（explained sum of squares），也成模型平方和

残差平方和SSR（residual sum of squares），也称剩余平方和

普通最小二乘法OLS（ordinary least square）

pandas做数据分析(五):统计相关函数
谢小小XH
05-02 3万+
pandas中常用的统计相关函数
2020-11-26
weixin_43868001的博客
11-26 182
numpy2 统计相关 次序统计 计算最小值 numpy.amin(a[, axis=None, out=None, keepdims=np._NoValue, initial=np._NoValue, where=np._NoValue])Return the minimum of an array or minimum along an axis. 计算最大值 numpy.amax(a[, axis=None, out=None, keepdims=np._NoValue, initial=np._No
task08 统计相关
weixin_46402229的博客
11-26 212
次序统计 计算最小值 numpy.amin(a[, axis=None, out=None, keepdims=np._NoValue, initial=np._NoValue, where=np._NoValue]) Return the minimum of an array or minimum along an axis. import numpy as np x = np.array([[11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19, 20], [21, 22, 23,
2020-11-27
weixin_41545602的博客
11-27 121
统计相关 code note 最小值 numpy.amin(a[, axis=None, out=None, keepdims=np._NoValue, initial=np._NoValue, where=np._NoValue]) - axis=None,取array所有元素的最小- axis=0,取每列最小- axis=1,取每行最小 最大值 numpy.amax(a[, axis=None, out=None, keepdims=np._NoValue, initial=np.
从0开始学统计-什么是相关？
2202_76035290的博客
05-27 2127
通过这些方法，我们可以量化变量之间的关系强度和方向，从而更好地理解数据特征和规律。评价变量的相关关系可以通过多种方法和指标，主要包括协方差、皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数以及其他统计方法。我们绘制散点图发现温度和游客人数大概符合线性相关关系，所以我们计算皮尔逊相关系数r值来判断两变量之间呈直线相关的强度和方向。总之，相关分析是理解变量之间关系的重要工具，但在解释结果时需要谨慎，避免过度解读或误解因果关系。相关不等于因果：即使两个变量高度相关，也不意味着一个变量是另一个变量的原因。
公开整理-统计相关数据集.txt
03-31
公开整理-统计相关数据集.txt
SPC统计相关与回归分析.pptx
09-23
SPC统计相关与回归分析.pptx
SPC统计相关知识之回归分析.pptx
09-23
SPC统计相关知识之回归分析.pptx
使用nltk处理中文语料（1）- 统计相关-附件资源
03-02
使用nltk处理中文语料（1）- 统计相关-附件资源
oracle统计信息相关
最新发布
06-07
oracle统计信息相关
统计学相关概念
qq_17310943的博客
09-02 3489
person correlation coefficient（皮尔森相关性系数）：反应的是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1到+1，0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强。这里的相关与否指的是是否线性相关，可能不存在线性相关，却存在其他非线性相关关系。 偏态分布：https://blog.youkuaiyun.com/csdn_lzw/article/de...
统计学五 相关分析
Little_mosquito_的博客
06-05 868
自己与自己的协方差即为方差。值在[-1,1]之间，大小表示Y与X之间线性相关的强弱，正负表示方向； 皮尔逊相关系数特点：通过画散点图过滤掉皮尔逊相关系数的缺点必须建立在相关系数通过显著性检验的基础之上。......
统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、kendall）
t15600624671的博客
08-16 5万+
（转自 微信公众号克里克学苑） 三个相关性系数（pearson, spearman, kendall）反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1到+1，0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强。1. person correlation coefficient（皮尔森相关性系数）公式如下： 统计学之三大相关性系数（pearson、spear
数据分析之Pandas(三)：汇总、统计、相关系数和协方差
Biwei 技术博客
08-09 1万+
pandas对象中拥有一组常用的数学和统计方法，跟NumPy数组相比，它们是基于没有缺失数据的加上构建的。In [71]: df = DataFrame([[1.4,np.nan],[7.1,-4.5],[np.nan,np.nan],[0.75,-1.3]],index=['a','b','c','d'],columns=['one','two'])In [72]: df Out[72]:
三大统计相关系数：Pearson、Spearman秩相关系数、kendall等级相关系数
热门推荐
女王的code
10-30 14万+
统计相关系数简介     由于使用的统计相关系数比较频繁，所以这里就利用几篇文章简单介绍一下这些系数。   相关系数：考察两个事物（在数据里我们称之为变量）之间的相关程度。   如果有两个变量：X、Y，最终计算出的相关系数的含义可以有如下理解： (1)、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。 (2)、当X的值增大（减小），Y值增大（减小），两个变量为正相关，相关系数在0.00与1
spearman相关性分析_做数据分析为何要学统计学（3）——相关性分析
weixin_39553156的博客
12-08 5788
相关性分析是量化不同因素间变动状况一致程度的重要指标。在样本数据降维(通过消元减少降低模型复杂度，提高模型泛化能力)、缺失值估计、异常值修正方面发挥着极其重要的作用，是机器学习样本数据预处理的核心工具。样本因素之间相关程度的量化使用相关系数corr，这是一个取之在[-1，1]之间的数值型，corr的绝对值越大，不同因素之间的相关程度越高——负值表示负相关(因素的值呈反方向变化)，正值表示正相关(因...
三大统计学相关系数讨论
yu_tsl的博客
10-11 6063
  相关系数定义为两个向量之间的相似性，最常用的相关系数是皮尔森相关，但是实际情况更加复杂，因此我们介绍一下统计学中出现的相关系数。   一 皮尔森相关   皮尔森相关描述两个变量之间的线性相关   x,y 为两个变量。 适用条件： 1. 两个变量都是连续变量 2.  每个变量都应该是 正态分布，或者接近正态分布的单峰对称分布 3. 变量之间应该为线性关系   当对...
统计知识5：总平方和、残差平方和、判定系数
乐想屋
11-19 9万+
总平方和SST（total sum of squares）解释平方和SSE（explained sum of squares），也成模型平方和残差平方和SSR（residual sum of squares），也称剩余平方和普通最小二乘法OLS（ordinary least square）定义:拟合优度：    迄今为止，我们还没有办法衡量自变量x究竟能多好的解释因变量y，如果能够计算出来一个数值
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值