33、统计分析：逻辑回归与均值比较

最新推荐文章于 2025-12-01 23:44:24 发布
最新推荐文章于 2025-12-01 23:44:24 发布
阅读量8 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 用R解锁统计学的魔法 文章标签： 逻辑回归 均值比较 R统计分析
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sprite/article/details/154760708

统计分析：逻辑回归与均值比较

1. 逻辑回归结果报告

逻辑回归结果可以使用表格进行报告，下面以多项式逻辑回归为例，展示如何报告结果。

1.1 多项式逻辑回归结果报告表

比较类别 截距 B (SE) 95% CI 下限 优势比 95% CI 上限
电话号码 vs. 无响应 -1.78 (0.67)**
好伙伴 0.13 (0.05)* 1.03 1.14 1.27
有趣 0.14 (0.11) 0.93 1.15 1.43
女性 -1.65 (0.80)* 0.04 0.19 0.9
订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
python统计分析——逻辑回归
maizeman126的博客
03-01 1945
设成功概率（即考试合格率）为p，联系函数为logit函数，则考试合格率与学习时间的关系如下：（本例将研究考试合格情况与学习时间的逻辑回归关系）logistic函数时logit函数的反函数，设Logit函数为f(x)，logistic函数为g(x)，则g(f(x))=x。已知函数f(a)=b，交换a与b的关系，得到g(b)=a，g(x)就是f(x)的反函数。优势的对数叫作对数优势，logit函数也可以看作将成功概率转换为对数优势的函数。logistic回归的概率分布为二项分布，联系函数为logit函数。
十六、机器学习进阶知识：线性回归与逻辑回归算法
weixin_42051846的博客
12-11 1309
分别从原理以及实例两个部分来依次介绍线性回归与逻辑回归算法，其中逻辑回归算法部分详细说明了其与线性回归的区别以及算法原理中涉及到的逻辑函数、损失函数、梯度下降等概念。
【经典算法】从0到1吃透逻辑回归：原理、实现与应用
大雨的博客
08-24 1550
逻辑回归主要分为二元逻辑回归、多元逻辑回归和有序逻辑回归三种类型 ，分别适用于不同的分类场景。其核心原理基于对数几率与自变量的线性关系，通过最大似然估计法求解模型参数 。在机器学习的范畴内，逻辑回归属于监督式学习的判别模型，通过最小化负对数似然损失函数，利用梯度下降等优化算法来寻找最优参数 。为了防止过拟合，我们引入了正则化方法，如 L1 和 L2 正则化 。
逻辑回归详解：从原理到实践
LNNNNNNNNLLLL的博客
05-29 2106
逻辑回归基于线性回归模型，但引入了一个关键的转换函数 ——Sigmoid 函数，将线性回归模型的输出值映射到 [0, 1] 区间，使其能够表示某一事件发生的概率。假设线性回归模型的输出为​，其中​是参数向量，​是特征向量。Sigmoid 函数的表达式为：​。逻辑回归不仅可以处理二分类问题，还可以通过扩展应用于多分类问题，常见的方法有 “一对多（One-vs-Rest，OvR）” 和 “多对多（One-vs-One，OvO）”。假设样本数据集​，其中​是第​个样本的特征向量，​是第​个样本的真实标签。
回归分析：面板数据分析与回归
kkchenjj的博客
07-16 3638
面板数据（Panel Data），也称为横截面时间序列数据（Cross-Sectional Time-Series Data），是一种在多个时间点上收集多个个体（如国家、公司、个人等）数据的数据结构。这种数据结构结合了横截面数据（Cross-Sectional Data）和时间序列数据（Time Series Data）的特点，能够提供更丰富的信息，从而在回归分析中得到更准确的估计和更深入的洞察。
机器学习-逻辑回归
2302_80087392的博客
04-28 1952
  "逻辑"这个词在这里与日常的逻辑思维无关，而是特指它所使用的逻辑函数（Logistic Function），也就是我们常说的Sigmoid函数。其形式为： 它能将任何实数映射到(0,1)区间，完美地表示概率。这个术语最早可以追溯到19世纪，用来描述某些对数增长曲线，后来被统计学家借用来命名这个特殊的函数。 2、为什么叫"回归"而不是"分类"         明明是一个处理分类任务的模型，为什么逻辑回归为什么不叫做逻辑分类。   从模型结构来看，逻辑回归其实是线性回归的自然延伸。逻辑回归首先计算特
MATLAB实现多项式拟合与回归分析：从线性到逻辑回归
weixin_33812391的博客
08-06 1327
polyfit是MATLAB中的一个重要函数，专门用于多项式拟合。在数据处理和科学计算中，我们经常会遇到需要从数据中找到一个合适的曲线或曲面来描述数据的变化趋势，这时polyfit就显得尤为重要。它能够根据给定的数据点，通过最小二乘法计算出一个最佳拟合的多项式函数。polyvalfitlm函数是MATLAB中一个强大的工具，它能够快速构建线性回归模型，并且通过一系列高级特性来支持深入的数据分析。在构建模型后，我们能够通过各种诊断方法验证模型的假设，并使用模型进行有效的预测。
机器学习之逻辑回归
han_ru的博客
09-04 1952
本文系统介绍了逻辑回归的原理与应用。首先阐述了逻辑回归的数学基础，接着详细讲解了逻辑回归模型的工作原理、损失函数构建及优化过程。文章还提供了Python实现案例，通过癌症数据集演示了基础的建模流程。针对分类问题评估，重点介绍了混淆矩阵、精确率、召回率、F1-score等指标，以及ROC曲线和AUC值的计算与解读方法。全文内容涵盖从理论到实践的完整知识体系，适合机器学习初学者系统学习逻辑回归算法。
RapidMiner工具应用：线性回归与逻辑回归实战解析
weixin_42510201的博客
08-08 1066
在当今数字化时代，数据挖掘和数据分析是企业获取竞争优势的重要途径。数据挖掘利用机器学习、统计学和人工智能技术从大量的数据中识别模式和建立预测模型。数据分析则是对数据进行深入审查，以揭示其中的趋势、模式和关联，支持商业决策。快速数据挖掘和数据分析要求在最短的时间内，通过合理有效的分析方法，从数据中提取出有价值的信息。为了达成这一目标，本章将介绍数据挖掘和数据分析的基础知识，包括数据挖掘过程的关键步骤以及分析方法的选取。
机器学习04-逻辑回归（python）
weixin_41645791的博客
09-09 2118
它的核心思想是，给定观测到的样本数据，选择最有可能使这些观测结果发生的参数值。在逻辑回归中，概率是用于计算某个事件（例如某个类别）的发生可能性的基础。例如，在预测一个病人是否患病时，模型输出的概率值表示病人患病的可能性。联合概率是指两个或多个随机事件同时发生的概率。在逻辑回归中，Sigmoid 函数的作用是将线性回归的输出结果（一个任意实数）映射到 0 到 1 之间的区间，用来表示预测某个事件发生的概率。对数似然函数的最大值与似然函数的最大值出现在相同的点，但计算对数可以使乘法变成加法，极大地简化计算。
金融工程之量化交易算法：均值回归：统计套利策略.docx
11-01
统计套利策略是均值回归策略的一种应用，其核心在于寻找资产价格之间非直观的相关性或协整关系，通过对价格关系的统计分析，进行对冲或套利交易。举例来说，如果存在两只高度相关的股票，但在某一时间点上，其中一只...
精选资源
逻辑回归算法matlab伪代码-Statistical_Analysis_Code:统计_分析_代码
06-04
逻辑回归算法matlab伪代码统计_分析_代码 机器学习和数据挖掘的各种算法的 Matlab、Pyhton 和 C++ 实现。这些是作为我的研究生课程（云计算、机器学习、SMAI）的要求而实现的。 其中一些算法是： 聚类 凝聚聚类 ...
精选资源
数据分析实战 - 逻辑回归-病例自动诊断分析
11-11
在这个数据分析实战项目中，我们将利用Python的机器学习库scikit-learn进行逻辑回归模型的构建，以实现病例的自动诊断。逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的统计方法，它通过拟合一个非线性的sigmoid函数来预测事件...
Spotify数据集歌曲预测分析：逻辑回归与聚类技术应用
首先，逻辑回归是一种广泛应用于统计领域的回归分析方法，它能够预测一个事件发生的概率。在这个项目中，逻辑回归被用来分析和预测歌曲特征与知名度之间的关系。例如，逻辑回归可以帮助我们了解哪些特征（如歌曲的...
【模式识别与机器学习（5）】主要算法与技术（中篇：概率统计与回归方法）之逻辑回归（Logistic Regression）
最新发布
hiliang521的博客
12-01 494
【模式识别与机器学习（5）】主要算法与技术（中篇：概率统计与回归方法）之逻辑回归（Logistic Regression）
基于k-Means聚类算法的非监督学习项目实现从随机初始化k个簇中心点开始通过计算样本与各中心点的欧氏距离进行归类并迭代更新簇中心点直至收敛的完整聚类流程同时包含对数据集中.zip
12-01
基于k-Means聚类算法的非监督学习项目实现从随机初始化k个簇中心点开始通过计算样本与各中心点的欧氏距离进行归类并迭代更新簇中心点直至收敛的完整聚类流程同时包含对数据集中.zip
基于跳点搜索(JPS)算法，改进传统A（A星）算法的路径规划二次路径优化matlab算法（Matlab代码实现）
12-01
基于跳点搜索(JPS)算法，改进传统A（A星）算法的路径规划二次路径优化matlab算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于跳点搜索（JPS）算法改进传统A*算法的路径规划方法，重点实现路径的二次优化，适用于栅格地图环境下的全局路径规划。该方法通过JPS跳跃机制减少搜索节点数量，提升A*算法的搜索效率，并结合Matlab代码实现具体仿真，展示了算法在路径长度和计算效率方面的优化效果。此外，文中还提及相关应用场景如机器人导航、动静态障碍物规避等，突出了算法在实际工程中的实用性与高效性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事路径规划、机器人导航、智能算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于机器人、无人机等智能体的全局路径规划任务中，提升路径搜索效率；②作为A*算法的进阶优化方案，用于教学演示或科研对比实验；③结合DWA等局部避障算法，构建完整的自主导航系统。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践，深入理解JPS的跳跃规则与启发式设计，注意分析算法在不同地图复杂度下的性能表现，并可进一步拓展至三维空间或动态环境的应用。
STM32通过RMS进行波形识别
12-01
本项目提供了一个基于STM32微控制器的波形识别解决方案，通过计算波形的均方根值（RMS）来实现波形的识别。该资源文件包含了相关的代码、配置文件以及详细的文档说明，帮助开发者快速理解和实现STM32平台上的波形识别功能。 功能特点 波形识别：通过计算输入信号的RMS值，实现对不同波形的识别。 STM32平台：适用于STM32系列微控制器，代码兼容性强。 开源代码：提供完整的源代码，方便开发者进行二次开发和定制。 使用说明 环境准备： 确保你已经安装了STM32的开发环境（如STM32CubeIDE或Keil MDK）。 准备好一块支持ADC功能的STM32开发板。 代码导入： 将本仓库中的代码导入到你的STM32开发环境中。 根据你的硬件配置，调整代码中的ADC配置参数。 编译与烧录： 编译代码并将其烧录到STM32开发板上。 连接信号源到开发板的ADC输入引脚。 运行与测试： 运行程序，观察波形识别的结果。 可以通过串口或其他输出方式查看RMS值的计算结果。 文件结构 ├── src/ # 源代码文件 │ ├── main.c # 主程序文件 │ ├── adc.c # ADC配置与读取代码 │ ├── rms.c # RMS计算代码 │ └── ... ├── inc/ # 头文件 │ ├── adc.h │ ├── rms.h │ └── ... ├── docs/ # 文档说明 │ ├── README.md # 本文件 │ └── ... └── ...
1_张宗旺-课题申请表模板(1).docx
12-01
1_张宗旺-课题申请表模板(1).docx
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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