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如何画回归线?
powerdel
2003-08-26 04:07:07
如何画回归线?
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l_xiaofeng
2003-12-13
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其实回归只是统计学上检验线性是否明显的一种方法,就是说,回归后得出一个
值,如果这个值达到一定程度就说明你的问题线性明显
你的问题既然已经是直线,我们只要拟合出直线来,至于检验线性是否明显,好像
只要一个公式,或现在已经没有必要
方法如下:(要一点微分的知识),如下三个点及其坐标(已知)
用直线拟合A,B,C三点(当然可以更多)
.A(x1,y1) .B(x2,y2)
----------------------------------------------------直线 y-b=s(x-a) s待定
.P(x,y)----->(a,b)
.C(x3,y3)
步骤如下:先找一点P,使它到A,B,C三点的距离之和最小,这样,近似认为P是你要拟合的
这些点群的中心,
距离d= (x-x1)^2 +(y-y1)^2 + (x-x2)^2 +(y-y2)^2 + (x-x2)^2 +(y-y2)^2
距离的定义不用太严格只要不出现负数,这里不开方是为了求导方便
然后分别对x,和y求导,使其=0,就是说下面
(x-x1)^2 +(y-y1)^2 + (x-x2)^2 +(y-y2)^2 + (x-x2)^2 +(y-y2)^2 对于x的导数=0 ;
(x-x1)^2 +(y-y1)^2 + (x-x2)^2 +(y-y2)^2 + (x-x2)^2 +(y-y2)^2 对于y的导数=0 ;
只有两个未知数x,y,求出他们(确定他们是最小值点),就是P(x,y).
为了叙述方便,现在我们把P坐标标记为(a,b),我们还要直线拟合,这条直线经过P,
待定的斜率记为s,这样方程写为y-b=s(x-a)
于是再定义一种点群到直线的距离(你自己根据情况定义,垂直与水平距离的加权平均比较好)
,同样得出:
距离d = 一个关于s的二次式 记为f(s)
f(s) 对s求导 = 0 (这是关于s的一次式)
这样求出了s,就是斜率
OVER!!!!
详细情况,你可以找一本微积分书,回归最好是参考统计学书
注:--转自大富翁!在审核时发现未解决,故找文一篇!
powerdel
2003-09-08
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powerdel
2003-09-04
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我再up一下
powerdel
2003-09-02
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lonaerd
2003-09-02
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唉,可怜的楼主,真同情你。这里的人大多数连什么是回归线都不知道。偶尔学过线性代数的我看也忘得差不多。
有个软件专门画回归的,我忘记名字了。
我也想知道回归线画法在程序中的原理
swordman119
2003-09-02
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这太空洞了吧,要有数据才能画,我看你还是用Matlab画吧,delphi我不会
powerdel
2003-09-02
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股票软件上面的趋势线。
timgreen
2003-08-28
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是不是地球的回归线 说清楚
tonylk
2003-08-28
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什么叫回归线?
DJ_KK
2003-08-28
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什么是回归线啊
bluenightsky
2003-08-28
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能不能说清楚点
powerdel
2003-08-28
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2天了,怎么没有人回复那,难道没有人知道这方面的东西吗?
为什么
画
置信区间就只有
回归线
?
为什么置信区间设置为100%的置信度时,直接没有置信区间,就只有
回归线
?在设置置信区间时,选择100%的置信水平意味着您希望包含所有可能的样本点。但在统计意义上,100%的置信水平是不可实现的,因为要包含所有可能的数据点,置信区间的范围会趋向于无穷大。计算的是 100% 的分位数(即 1.0)。在t分布中,这种情况下t值会趋向于无穷大,因为在 100% 置信水平下,理论上需要包含所有可能的样本,因此无法计算有限的区间宽度。
R语言可视化——ggplot2
画
回归曲线
目录0引言1、构造回归数据2、
画
图2.1载入包2.2 准备数据添加散点2.3添加
回归线
2.5 添加公式R方2.6 添加方差分析表2.6 回归数据调整3、总结 0引言 在数据可视化——一文入门ggplot2中介绍了ggplot2包以及他的基本语法。在R语言可视化——ggplot2包的八种默认主题及其扩展包中介绍ggplot2包中默认的八种主题。今天实战一下,使用ggplot2包
画
回归曲线添加回归方程...
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线性回归图_我怎样才能在这张图上
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一条线性
回归线
?
您可以使用scikit-learn来计算线性回归。在在文件底部添加以下内容:# Create dataframedf = pd.DataFrame(data=nomalized_return)# Resample by day# This needs to be done otherwise your x-axis for linear regression will be incorrectly...
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