适合做lasso回归的数据
@邱怨5241：r语言lasso回归变量怎么筛选 -
权昨14743134077…… 你可以用EXCEL中的“自动筛选”功能.选中数据第一行,按工具栏中的“数据-筛选-自动筛选”,就会在数据第一行出现下拉框,点中它,从下拉框中选“自定义”,会出现一个对话框,在这个对话框的左边框中选“包含”,右边框中填上“公园”(不要引号),确定后就把所有含有“公园”的数据筛选出来了,其他的会自动隐藏.同理,在“包含”的右边框中填上“门店”,就会把所有含有“门店”的数据筛选出来.
@邱怨5241：OLS模型适合用来做哪些分析? -
权昨14743134077…… OLS(Ordinary Least Squares)模型是回归分析中一种常用的参数估计方法,它通过最小化观测值与模型预测值之间的残差平方和来估计模型的系数.然而,在某些情况下,OLS模型可能失去意义或不适用.以下是导致OLS模型没有意义的几种情...
@邱怨5241：多元线性回归建模如何确定选择哪些解释变量 -
权昨14743134077…… 题主都说没有理论依据了,那就是纯粹从回归的角度谈变量选择. 变量选择有很多种方法. 最老套的是 f-statistics,应该就是答主p-value的来源. 接下来就是一系列penalize 变量数的指标,包括adjusted R2,Mallow's Cp, AIC, BIC这一类,原则...
@邱怨5241：如何选择部分数据进行回归 -
权昨14743134077…… 说下我做线性回归的步骤,你看是否适合你的数据吧. 1、选取数据,包括指标和对应数值; 2、点击图表向导按钮(或点菜单:插入——图表); 3、图表类型选择散点图,点完成; 4、然后一个散点图就出现了,这时在生成的点上面点鼠标右键,选择添加趋势线; 5、类型选择线性、选项中勾选显示公式,点确定; 6、OK
@邱怨5241：最小角回归怎么解lasso回归 -
权昨14743134077…… (1)预测精度的问题 如果响应变量和预测变量之间有比较明显的线性关系,最小二乘回归会有很小的偏倚,特别是如果观测数量n远大于预测变量p时,最小二乘回归也会有较小的方差.但是如果n和p比较接近,则容易产生过拟合;如果n (2)模型解释能力的问题 包括在一个多元线性回归模型里的很多变量可能是和响应变量无关的;也有可能产生多重共线性的现象:即多个预测变量之间明显相关.这些情况都会增加模型的复杂程度,削弱模型的解释能力.这时候需要进行变量选择(特征选择).
@邱怨5241：什么软件可以做线性回归分析 -
权昨14743134077…… wps可以实现,具体如下: 1、第一步,输入数据,使用前一列的X轴和Y轴在下一列输入数据,见下图,转到下面的步骤.2、第二步,完成上述步骤后,选择菜单栏中的“插入”选项,选择“图表”,然后通常选择XY散点图,见下图,转到...
@邱怨5241：如何用SPSS做logistic回归分析 -
权昨14743134077…… Logistic回归主要分为三类,一种是因变量为二分类得logistic回归,这种回归叫做二项logistic回归,一种是因变量为无序多分类得logistic回归,比如倾向于选择哪种产品,这种回归叫做多项logistic回归.还有一种是因变量为有序多分类的logistic...
@邱怨5241：回归分析之前必须进行相关分析吗 -
权昨14743134077…… 1、如果你是实际处理问题,做回归也不大需要进行相关分析,回归系数本身就反映了变量之间的相关,而且较普通的pearson相关来说更准确.2、但如果你是做科研写论文,相关分析这一步还是不可省略的.这一部分通常和描述统计写在一起,包括做出相关系数表格以及简单分析结果,让读者对于你研究的这些变量的关系有一个初步的大致的了解.
@邱怨5241：spss学精通需要哪些?适合做哪些工作 -
权昨14743134077…… 对于spss,掌握初始的“建立数据库”,简单的数据分析,如描述性分析、t检验、卡方检验、方差分析,就算入门了.中级的就是秩和检验、回归分析、相关、logistic回归.高级的有聚类分析、主成分分析等(较少用).适合的工作当然是数据分析啦,具体到医疗、金融等许多领域都有应用的.
@邱怨5241：如何用stata做面板数据的滚动回归 -
权昨14743134077…… 方法/步骤 短面板处理 面板数据是指既有截面数据又有时间序列的数据,因此其存在截面数据没有的优势,在用stata进行面板数据的估计时,一般选择xtreg命令进行拟合.本节主要论述短面板的stata实现,即时间维度T相对于截面数n较小的数...
权昨14743134077…… 你可以用EXCEL中的“自动筛选”功能.选中数据第一行,按工具栏中的“数据-筛选-自动筛选”,就会在数据第一行出现下拉框,点中它,从下拉框中选“自定义”,会出现一个对话框,在这个对话框的左边框中选“包含”,右边框中填上“公园”(不要引号),确定后就把所有含有“公园”的数据筛选出来了,其他的会自动隐藏.同理,在“包含”的右边框中填上“门店”,就会把所有含有“门店”的数据筛选出来.
@邱怨5241：OLS模型适合用来做哪些分析? -
权昨14743134077…… OLS(Ordinary Least Squares)模型是回归分析中一种常用的参数估计方法,它通过最小化观测值与模型预测值之间的残差平方和来估计模型的系数.然而,在某些情况下,OLS模型可能失去意义或不适用.以下是导致OLS模型没有意义的几种情...
@邱怨5241：多元线性回归建模如何确定选择哪些解释变量 -
权昨14743134077…… 题主都说没有理论依据了,那就是纯粹从回归的角度谈变量选择. 变量选择有很多种方法. 最老套的是 f-statistics,应该就是答主p-value的来源. 接下来就是一系列penalize 变量数的指标,包括adjusted R2,Mallow's Cp, AIC, BIC这一类,原则...
@邱怨5241：如何选择部分数据进行回归 -
权昨14743134077…… 说下我做线性回归的步骤,你看是否适合你的数据吧. 1、选取数据,包括指标和对应数值; 2、点击图表向导按钮(或点菜单:插入——图表); 3、图表类型选择散点图,点完成; 4、然后一个散点图就出现了,这时在生成的点上面点鼠标右键,选择添加趋势线; 5、类型选择线性、选项中勾选显示公式,点确定; 6、OK
@邱怨5241：最小角回归怎么解lasso回归 -
权昨14743134077…… (1)预测精度的问题 如果响应变量和预测变量之间有比较明显的线性关系,最小二乘回归会有很小的偏倚,特别是如果观测数量n远大于预测变量p时,最小二乘回归也会有较小的方差.但是如果n和p比较接近,则容易产生过拟合;如果n (2)模型解释能力的问题 包括在一个多元线性回归模型里的很多变量可能是和响应变量无关的;也有可能产生多重共线性的现象:即多个预测变量之间明显相关.这些情况都会增加模型的复杂程度,削弱模型的解释能力.这时候需要进行变量选择(特征选择).
@邱怨5241：什么软件可以做线性回归分析 -
权昨14743134077…… wps可以实现,具体如下: 1、第一步,输入数据,使用前一列的X轴和Y轴在下一列输入数据,见下图,转到下面的步骤.2、第二步,完成上述步骤后,选择菜单栏中的“插入”选项,选择“图表”,然后通常选择XY散点图,见下图,转到...
@邱怨5241：如何用SPSS做logistic回归分析 -
权昨14743134077…… Logistic回归主要分为三类,一种是因变量为二分类得logistic回归,这种回归叫做二项logistic回归,一种是因变量为无序多分类得logistic回归,比如倾向于选择哪种产品,这种回归叫做多项logistic回归.还有一种是因变量为有序多分类的logistic...
@邱怨5241：回归分析之前必须进行相关分析吗 -
权昨14743134077…… 1、如果你是实际处理问题,做回归也不大需要进行相关分析,回归系数本身就反映了变量之间的相关,而且较普通的pearson相关来说更准确.2、但如果你是做科研写论文,相关分析这一步还是不可省略的.这一部分通常和描述统计写在一起,包括做出相关系数表格以及简单分析结果,让读者对于你研究的这些变量的关系有一个初步的大致的了解.
@邱怨5241：spss学精通需要哪些?适合做哪些工作 -
权昨14743134077…… 对于spss,掌握初始的“建立数据库”,简单的数据分析,如描述性分析、t检验、卡方检验、方差分析,就算入门了.中级的就是秩和检验、回归分析、相关、logistic回归.高级的有聚类分析、主成分分析等(较少用).适合的工作当然是数据分析啦,具体到医疗、金融等许多领域都有应用的.
@邱怨5241：如何用stata做面板数据的滚动回归 -
权昨14743134077…… 方法/步骤 短面板处理 面板数据是指既有截面数据又有时间序列的数据,因此其存在截面数据没有的优势,在用stata进行面板数据的估计时,一般选择xtreg命令进行拟合.本节主要论述短面板的stata实现,即时间维度T相对于截面数n较小的数...
