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

Write a program that will help elementary school pupils practice math. a) The program will first ask the user for his/her ID number (including two letters & 4 digits), e.g. Please input your four digit ID no: AB1234 The program should have input val

(1)定义人员类Person: 公有成员：姓名（Name）； 保护成员：性别（Gender），年龄（Age）； 构造函数和析构函数 (2) 从人员类Person派生学生记录类StudentRecord： 添加公有成员：学号（Number），班级（ClassName）， 添加静态公有成员：学生总人数（TotalCount）； 添加保护成员：平均成绩（Score）； 实现构造函数和析构函数。 (3) 从人员类Person派生教师记录类TeacherRecord： 添加公有成员：学院（College

logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。然后通过logistic回归分析，可以得到自变量的权重，

火花基金会实习 Spark Foundation数据科学和分析实习任务存储库。 任务1：StudentMarksPrediction根据学习的小时数来预测学生的分数使用线性回归对自变量的无变量回归Hours来预测可靠变量Score，并进一步使用此回归模型来预测学习了9.25的学生的分数小时/天。 模型验证已通过“适用性良好-R2，MSE”进行了评估。 还测试了T检验和F检验统计量以评估模型。 任务2：使用无监督ML进行预测任务：从给定的“ IRIS”数据集中预测最佳聚类数，并以可视方式表示