MATLAB基础应用精讲-【数模应用】分层回归（附python和MATLAB代码实现）

最新推荐文章于 2024-12-03 00:30:00 发布
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分类专栏： 【数模应用】MATLAB基础知识详讲300篇（持续更新中） 文章标签： matlab 回归 开发语言
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本文深入讲解了分层回归（Hierarchical Regression）的概念、适用条件及在研究中的作用，特别是中介和调节作用分析。通过实例展示了如何在SPSS中进行分层回归分析，包括控制变量、中介变量和调节变量的选择与检验。此外，文章还提供了MATLAB和Python的代码实现，以帮助读者理解和应用分层回归分析。

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目录

几个高频面试题目

线性回归和分层回归的区别 

算法原理

什么是分层回归

分层回归适用条件

各项指标的解释

方法局限性

中介作用与调节作用分析中的层级回归方法

SPSS

1、问题与数据

2、对问题的分析

3、对假设的判断

4、结果解释

5、撰写结论

SPSSAU 

疑难解惑

控制变量问题？

中介或者调节作用？

各项指标的解释？

如何进行中介作用或者调节作用研究？

F 值括号里面的两个值分别是什么?

SPSSAU分层回归时共线性诊断VIF值？

SPSSPRO

1、作用

2、输入输出描述

3、案例示例

4、案例数据

5、案例操作

6、输出结果分析

7、注意事项

8、模型理论

应用案例

肺活量与人体健康的关键指标分析 

结果解释

案例工具实现

代码实现

MATLAB

python

几个高频面试题目

线性回归和分层回归的区别 

　定义和用途的区别

　　· 线性回归：建立自变量和因变量之间线性关系的模型，通过拟合直线（单回归）或超平面（多元回归）预测因变量。

　　· 分层回归：基于回归分析，研究多个回归模型之间的差异。依次将核心研究变量加入模型，考察其在排除其他变量贡献后的对回归方程的影响。

　　应用场景不同

　　· 线性回归：探索单一自变量与因变量的关系，或多个自变量与因变量的多元关系。

　　· 分层回归

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MATLAB基础应用精讲-【数模应用】分层聚类（附python代码实现）
qq_36130719的博客
07-09 318
分层聚类法（hierarchical cluster method）一译“系统聚类法”。聚类分析的一种方法。其做法是开始时把每个样品作为一类，然后把最靠近的样品（即距离最小的群品）首先聚为小类，再将已聚合的小类按其类间距离再合并，不断继续下去，最后把一切子类都聚合到一个大类。一般来说，当考虑聚类效率时，我们选择平面聚类，当平面聚类的潜在问题（不够结构化，预定数量的聚类，非确定性）成为关注点时，我们选择层次聚类。此外，许多研究人员认为，层次聚类比平面聚类产生更好的聚类.
MATLAB基础应用精讲-【数模应用】Poisson检验（附MATLAB、python和R语言代码实现）
qq_36130719的博客
09-07 436
泊松分布描述的是一个小概率事件在单位时间内发生的次数，如每个小时进入银行办理业务的人数、报纸上每一页的错别字数量、某个网页的点击量等，简单地说，就是泊松检验的是某种事件是否发生概率很低，且很稳定，同时发生频数的大小之间没有影响关系，例如在一定时间内产品产生的用户需求数，上周发生的用户提的需求数跟这周的没关系。
python 进行各种回归
12-20
基本回归：线性、决策树、SVM、KNN 集成方法：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees ##学会了数据分层抽样，以及各种回归的代码书写。可能还需要注意调参等。 继续学习网址：使用sklearn做各种回归 数据准备 from matplotlib import pyplot as plt %matplotlib inline plt.style.use('fivethirtyeight') #设置matplotlib作图风格 import seaborn as sns import pandas as pd sns.set()
分层回归模型MATLAB代码
zhounei的博客
08-11 350
【代码】分层回归模型MATLAB代码。
分层总和法matlab,高填方路基沉降检测之回归法
weixin_36179777的博客
03-20 305
内容简介：前 言公路是国家经济发展的重要命脉，由于其拥有灵活、快捷、方便、机动、覆盖面广、通达度深、可达性好等特点。在五种现代交通运输当中起着不可替代的作用，是整个经济，政治，文化，军事等各方面联系交往的金纽带。截至2009年底，国家高速公路网建成6.5万公里，高速路通车总里程居世界第 二位。随着十一五规划的实施和国家高速公路网规划“7918网”的建设，我国高速公路处于高速的扩展时期，高速公路已从...
利用matlab中的函数regress进行线性回归分析
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yangss123的博客
06-30 4万+
在matlab中regress（）函数可以进行回归分析，regress（）函数主要用于线性回归，一元以及多元的。         regress（）函数详解         [b，bint，r,rint，stats]=regress(y,X，alpha)         说明：         因变量数据向量y表示一个n-1的矩阵，是因变量的值，自变量数据矩阵X是n-p矩阵，自变量x和一列
python-三层神经网络的分类回归问题
weixin_43545253的博客
02-26 1317
深度学习基础 文章目录深度学习基础1、加载IMDB数据集2、准备数据3、构建网络3.1、定义模型3.2编译模型3.3配置优化器3.4使用定义的损失和指标4验证4.1 预留验证集4.2 训练模型4.3绘制训练损失和验证损失4.4绘制训练精度和验证精度4.5重新训练一个模型 之前学习了一些深度学习的概念，以及神经网络的一些数学基础，在此以电影评论分类的二分类问题进一步学习深度学习的内容。 1、加载IMDB数据集 #1、加载IMDB数据集 from keras.datasets import imdb #IMDB
MATLAB基础应用精讲-【数模应用】配对卡方检验（附MATLAB、R语言和python代码实现）
qq_36130719的博客
07-28 406
配对设计的特点是对同一样本分别用 A 和 B 两种方法处理，或是对样本前后测量，观察其水平分布的差异或一致性。若采用配对设计，结局指标为计数资料时，则需要采用配对设计卡方检验。检验方法包括四个表（2x2）卡方检验（McNemar）和多个列联表（KxK）卡方检验（McNemar-Bowker）。这两种方法用的都是McNemar检验。
MATLAB基础应用精讲-【数模应用】粒子滤波（附MATLAB和python代码实现）
最新发布
qq_36130719的博客
12-03 138
粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods)，它是利用粒子集来表示概率，可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法(Sequential Importance Sampling)。简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。
python实现线性回归模型
kedacpu的博客
01-24 589
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt import random # A1，当地销售价格，以数百美元计； # A2，卫生间数量； # A3，场地面积以千平方英尺计； # A4，居住面积以千平方英尺为单位； # A5 车库数量； # A6，房间数量； # A7，卧室数量； # A
PyMC3 - GLM之分层线性回归
Jack.Xu 专栏
05-04 5842
# 背景在测量中经常会出现多组相关的结果，比如在计算心理学中对同一个任务中的多个对象进行测试的结果，然后需要估计一组参数来建立一个数学模型，用来描述这个测试任务中的行为。可以对每个测试对象进行独立建模（假设其间不具有共性），也可以将所有的测试对象的结果混在一起统一建模。分层建模兼具这两种方式的优点，可以对测试对象的共性进行建模也可以对每个对象独立的参数进行估计。本文中使用经典的层次线性回归的例子来预
Python机器学习--算法--决策树算法
寒江之雪，披蓑独钓的博客
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决策树算法 决策树算法类型: 决策树是一系列算法，而不是一个算法。 决策树包含了 ID3分类算法，C4.5分类算法，Cart分类树算法，Cart回归树算法。 决策树既可以做分类算法，也可以做回归算法。因此决策树既可以解决分类问题，也可以解决回归问题。 决策树的构成 决策树的基本组成部分包括：根节点，分节点，和叶子节点。 一般来讲，在决策树中，根节点和分节点使用方块表示，而叶子节点使用椭圆表示。 决策树的关键点在于如何取建立出一个树，如何建立出一个在可以达成目标的前提下深度最浅的树。 决策树中不同算法的介
matlab分段拟合程序,如何用matlab拟合出分段函数？
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03-16 1988
有能力者可以试试以下数据：x y0 01 0.00522 0.02493 0.100984 0.347885 1.0186 2.52256.5 3.72977 5.30737.5 7.25428 9.4738.5 11.8889 14.349....
matlab分段函数
kevin的专栏
07-07 3942
>> y=(330-x).*(x130); >> plot(x,y) >> y=(330-x).*(x130); >> plot(x,y) 或者 >> x1 = -1:0.1:0; y1 = x1; x2 = 0:0.1:1; y2 = 2*x2; plot([x1 x2],[y1 y2]); >> plot([x1 x2],[y1 y2]);
SPSS统计指南【SPSS 003期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
06-04 1520
3统计指南 ◼统计目标：实用为主 ◼心法口诀：变量选方法、设计看类型、目的定乾坤 3.1变量选方法：学会区分变量类型，选择正确的统计方法。 变量就是观察单位的某项特征，简单点就是我们研究的指标。变量可分为：数值变量、名义变量和等级变量，每种变量的属性和特征都是不同的，所采用的统计分析方法也不同。分类： （1）数值变量（连续变量、计量变量） 测大小。采用定量的方法测得其数值的大小。如，身高、体重。 （2）等级变量（顺序变量） 比高低。从变量取值可见，可以比较出程度的关系。如，年级、职称。 （3）名义变量（反映
matlab做分段拟合,曲线拟合的MATLAB实现
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03-16 8439
让我们把二者都绘成图。xi=linspace(0,1,100);%x-axisdataforplottingz=polyval(p,xi);%polyval求多项式值plot(x,y,'o',x,y,xi,z,':')xlabel('x')ylabel('y=f(x)')title('SecondOrderCurveFitting')//最小二乘法曲线...
MATLAB数学建模(三)：回归
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10-27 3万+
以下内容为学习笔记，原创内容内容请访问原链接：https://mp.weixin.qq.com/s/OKXa3F3PkmFf1c90-t3AIg? 以下学习笔记与原链接的不同之处在于：对原链接内容进行了增删，删去了一些题外话，增加了对一些重要概念的详细解释；对一些函数的各个参数进行了详细说明；对源代码增加了更加详细的注释，确保小白也能完全看懂；对有bug的代码进行了修复；增补了原链接中缺失的数据...
matlab分段线性回归分析,多重线性回归分析的matlab实现
weixin_28782251的博客
03-17 1995
function stats = reglm(y,X,model,varnames)% 多重线性回归分析或广义线性回归分析%% reglm(y,X)，产生线性回归分析的方差分析表和参数估计结果，并以表格形式显示在屏幕上. 参% 数X是自变量观测值矩阵，它是n行p列的矩阵. y是因变量观测值向量，它是n行1列的列向量.%% stats = reglm(y,X)，还返回一个包括了回归分析的所有诊断统计...
logistics回归分析matlab
08-24
Logistic回归分析是一种用于估计事件发生概率的回归类型。在Matlab中，可以使用logit回归模型来进行Logistic回归分析。该模型使用最大似然法来估计回归系数，从而得到预测模型。Logistic回归在一众回归模型中有其独特的优势，例如适用于二分类问题、鲁棒性好、计算效率高等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [logistic回归分析matlab代码-LogisticRegression:Python中的逻辑回归](https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_38750406/19119107)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [数学模型——Logistic回归模型（含Matlab代码）](https://blog.youkuaiyun.com/whale_cat/article/details/124052082)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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