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  1. 多重共线性检验的MATLAB程序

  2. 一个应用MATLAB对数据进行多重共线性检验的小程序。在进行多元线性回归前，通常需要进行多重共线性检验，以保证良好的回归效果。多重共线性的表征方法为VIF值，改程序用于自动计算VIF值。

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-05-24
    • 文件大小：319
    • 提供者：jeccynyo

  1. SCORECARDS.py 全自动分箱逻辑回归制作评分卡

  2. 链接: https://pan.baidu.com/s/1BLo62Y3i3WLEWBTm2ndE-Q 提取码详见附件。 来自网络分享于网络，仅供交流请不要用于商用。 ########################################################################################################## # SCORECARDS.py 全自动分箱逻辑回归制作评分卡 # # AUTHOR. S.ivannov # # R

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2018-09-19
    • 文件大小：1024
    • 提供者：shuyouguo

  1. 异方差情况下方差比较

  2. 多重共线性使参数估计值的方差增大，1/(1-r2)为方差膨胀因子(Variance Inflation Factor, VIF)如果方差膨胀因子值越大，说明共线性越强。相反 因为，容许度是方差膨胀因子的倒数，所以，容许度越小，共线性越强。可以这样记忆：容许度代表容许，也就是许可，如果，值越小，代表在数值上越不容许，就是越小，越不要。而共线性是一个负面指标，在分析中都是不希望它出现，将共线性和容许度联系在一起，容许度越小，越不要，实际情况越不好，共线性这个“坏蛋”越强。进一步，方差膨胀因子因为是

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-11-25
    • 文件大小：45056
    • 提供者：weixin_43773290

  1. F103-指南者-用户手册.pdf

  2. stm32F103所适用的用户手册，版本内容正规，符合新手入门。℃秉火 MINI-V3助学版用户手册 2APP使用说明 在主界面下,点击APP的图标即可运行,而在AP界面下触摸开发板的“电容撄 ”可返回主界面,同时蜂鸣器会响一下,也可直接点十APP石上方的“x”返回主界 面。下面对各个APP的使用方式进行说明 KEY 义 按键控制聊亮灭 其他界面可用EY2截屏 流水灯 KEY 触摸偏差大才需要触摸准 触摸榜准 图1-3 KEY APP界面 运行κ EY APP可使用板子上的按键控制LED灯。进入

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-05-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：yww_yww

  1. 第八章 变量选择与正则化 – 岭回归分析

  2. 岭回归分析0 载入库1 数据预处理2 普通线性回归和岭回归2.1 最小二乘法，参数估计2.2 岭回归，参数估计，固定岭参数2.3 岭回归，按 CV 标准自动选择岭参数2.4 列举岭参数的值，计算回归参数，画出岭迹图，计算 VIF 0 载入库 载入 sklearn 模块中的线性回归与岭回归的函数 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd np.set_printoptions(suppress=Tr

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：163840
    • 提供者：weixin_38694541

  1. Deployment-Heroku-Flask-Car-Price-Prediction-Regression-Analysis-源码

  2. 车价预测回归分析 使用可用的独立变量对汽车价格进行建模。管理层将使用它来了解价格随自变量的确切变化情况。他们可以据此操纵汽车的设计，商业策略等，以达到一定的价格水平。此外，该模型将是管理层了解新市场定价动态的好方法。 利用递归特征消除功能最初减少了输入变量的数量。基于VIF和输入变量的P值，进一步减少了最终模型的输入变量数量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42149145

  1. 预测数据分析-源码

  2. 预期寿命 过去已经对影响预期寿命的几个因素进行了研究。 以前从未考虑过使用某些功能根据国家状况（发展/发达，GDP，百分比支出），​​生活方式（BMI，酒精，教育，资源收入构成），疾病（艾滋病毒/艾滋病）预测所有国家/地区预期寿命的准确性艾滋病，白喉等） 数据集已从收集。 我已经在R上完成了这个项目，并且在Tableau上创建了不同类型的有意义的可视化。 清理数据，可视化数据，缩放比例的特征，进行统计分析，创建相关矩阵，检查变量之间如何正/负相关以及它们之间的相关性如何，为每个特征创建简单的（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：362496
    • 提供者：weixin_42127937