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搜索资源列表

  1. 半参数广义线性模型的影响分析与异常点检验

  2. 统计诊断就是对统计推断方法解决问题的全过程进行诊断%而影响分析是统计诊断中十分重要的分支，本文针对半参数广义线性模型，证明了数据删除模型和均值漂移模型的等价性定理，给出了诸如广义Cook距离等诊断统计量并研究了异常点的score检验统计量，最后通过实例验证了本文给出的诊断方法的有效性

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-05-17
    • 文件大小：373kb
    • 提供者：wangsen881213

  1. 逻辑与广义线性模型

  2. 英文的逻辑与广义线性模型介绍，简单易懂实用，希望对大家有帮助

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-10-29
    • 文件大小：86kb
    • 提供者：doublez2001

  1. 广义线性模型

  2. 广义线性模型

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-06-16
    • 文件大小：154kb
    • 提供者：qq_16581121

  1. 广义线性模型（陈希孺）

  2. 本讲座是2002年陈希孺先生发表在《数理统计与管理》上的系列文章合集，是广义线性模型这个题目的一个比较系统的介绍。主要分3部分：建模，统计分析与模型选择，诊断。写作时依据的主要参考资料是L. Fahrmeir等人的《Multivariate Statistical Modeling Based on Generalized Linear Models》。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-10-10
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：zjin_sysu

  1. 广义线性模型SAS程序

  2. 本资源是用来构建广义线性回归模型的SAS程序

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-09-01
    • 文件大小：975byte
    • 提供者：sinat_29592237

  1. 广义线性模型与汽车保险费率

  2. 广义线性模型与汽车保险费率

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2016-07-30
    • 文件大小：369kb
    • 提供者：billy_109

  1. 王松桂_《线性模型理论及其应用》

  2. 本文是线性模型方面的经典书籍，对线性及广义线性模型的理论及应用进行了详细阐述

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2016-10-14
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：qq_36221812

  1. 广义线性模型的matlab代码

  2. 这是一个关于广义线性模型的matlab代码，里面有说明。 (glmlab is a set of m-files for using MATLAB for analysing generalised linear models. )

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2018-02-09
    • 文件大小：139kb
    • 提供者：mabi174

  1. 考虑离群值的未决赔款准备金评估双广义线性模型

  2. 考虑到离群值对未决赔款准备金评估的影响,在双广义线性模型中引入离群值,建立稳健的双广义线性模型,对离群值进行识别和调整,使得模型参数在处理含离群值数据时,可以得到更加稳健的评估结果。针对含有离群值的赔付次数和案均赔款数据,分别建立了稳健的双广义线性模型和传统广义线性模型,得到相应的未决赔款准备金评估值。最后对比分析了2个模型对离群值的敏感性。结果显示:稳健的双广义线性模型可以对离群值进行有效的识别和调整,最终未决赔款准备金评估结果也比传统模型更加平稳。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-28
    • 文件大小：515kb
    • 提供者：weixin_38697444

  1. 广义线性模型下有偏抽样机制中参数估计的经验似然方法

  2. 广义线性模型下有偏抽样机制中参数估计的经验似然方法，丁洁丽，，有偏抽样机制做为一种节约成本并且能提高效率的抽样方法被广泛的应用于流行病学的研究中。两阶段基于因变量抽样将所有样本作为第

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-29
    • 文件大小：525kb
    • 提供者：weixin_38601311

  1. 利用交通占用率和速度分布关系评估交通拥堵：广义线性模型的贝叶斯Dirichlet过程混合的应用

  2. 准确的分类和对未来交通状况的预测对于制定缓解公路系统拥堵的有效策略至关重要。 速度分配是交通流参数之一，已用于量化交通状况。 先前的研究表明，在同时评估拥堵和自由流动的交通状况时，速度的多模式概率分布可提供出色的结果。 但是，大多数这些先前的分析研究并未将影响因素纳入表征这些状况的过程。 这项研究使用广义线性模型（DPM-GLM）的贝叶斯Dirichlet过程混合评估交通占用对多状态速度分布的影响。 此外，该研究估计了交通状态的速度切入点值，使用贝叶斯变化点检测（BCD）技术将其分为同质组。 该

  3. 所属分类：其它

  1. 5广义线性模型02.mp4

  2. 基于王斌会《多元统计分析及R语言建模》第5章。logistic模型的建立过程，分析过程，以及相关的算例。双因素方差分析的数据结构，建模和解释，以及相关的算例。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-07-20
    • 文件大小：818mb
    • 提供者：yanyipqng1970

  1. 5广义线性模型01.mp4

  2. 基于王斌会《多元统计分析及R语言建模》第5章内容,关于logistic模型的视频课程。视频课程包括不同数据类型的简介和分类，不同的模型简介和分类。logistic模型的数据特点，建立过程，参数估计，算例和预测

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-07-20
    • 文件大小：508mb
    • 提供者：yanyipqng1970

  1. 机器学习-线性模型-普通最小二乘法-正规方程推导

  2. 线性模型 – 普通最小二乘法 广义线性模型 目标值 y 是输入变量 x 的线性组合 如果 y^\hat{y}y^​ 是预测值，那么有： y^(w,x)=w0+w1x1+…+wpxp\hat{y}(w, x) = w_0 + w_1 x_1 + … + w_p x_py^​(w,x)=w0​+w1​x1​+…+wp​xp​ 在sklearn中，定义向量 w=(w1,…,wp)w = (w_1, …, w_p)w=(w1​,…,wp​) 为系数(斜率) coef_ ，定义 w0w_0w0​ 为截距

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：51kb
    • 提供者：weixin_38653040

  1. 广义线性回归模型之0,1变量回归（logit/probit回归）—R语言实现

  2. 1、广义线性回归 广义线性模型有三个组成部分： (1) 随机部分, 即变量所属的指数族分布 族成员, 诸如正态分布, 二项分布, Poisson 分布等等. (2) 线性部分, 即 η = x⊤β. (3) 连接函数 g(µ) = η。 R 中的广义线性模型函数glm() 对指数族中某分布的默认连接函数 是其典则连接函数, 下表列出了 R 函数glm() 所用的某些指数族分布的 典则连接函数. 2、0-1因变量的回归模型 对于因变量为0,1变量的问题，可以考虑两种模型来解决 经过Probi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：257kb
    • 提供者：weixin_38721405

  1. 20170622-华泰证券-华泰人工智能系列之二：人工智能选股之广义线性模型.pdf

  2. 20170622-华泰证券-华泰人工智能系列之二：人工智能选股之广义线性模型.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：jacktang88

  1. python-glmnet：glmnet软件包的python端口，用于通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型-源码

  2. python-glmnet：glmnet软件包的python端口，用于通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：117kb
    • 提供者：weixin_42119358

  1. Lasso.jl：LassoElastic Net线性模型和广义线性模型-源码

  2. Lasso.jl：LassoElastic Net线性模型和广义线性模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：333kb
    • 提供者：weixin_42109639

  1. GLM.jl：Julia中的广义线性模型-源码

  2. GLM.jl：Julia中的广义线性模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：49kb
    • 提供者：weixin_42125770

  1. h2o-3：H2O是一个开源，分布式，快速且可扩展的机器学习平台：深度学习，梯度提升（GBM）和XGBoost，随机森林，广义线性建模（带有弹性网的GLM），K均值，PCA，广义附加模型（GAM），RuleFit，支持向量机（SVM），堆叠

  2. 水 H2O是用于分布式，可扩展的机器学习的内存平台。 H2O使用熟悉的界面（例如R，Python，Scala，Java，JSON和Flow笔记本/网络界面），并与Hadoop和Spark等大数据技术无缝协作。 H2O提供了许多流行实现，例如广义线性模型（GLM），梯度提升机（包括XGBoost），随机森林，深层神经网络，堆叠体，朴素贝叶斯，广义加性模型（GAM），考克斯比例危害，K-表示PCA，Word2Vec以及全自动机器学习算法（ ）。 H2O是可扩展的，因此开发人员可以添加自己选择的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：88mb
    • 提供者：weixin_42126668
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