加权最小二乘法(残差图怎么看是否是喇叭形)
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2023-11-11
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1. 加权最小二乘法,残差图怎么看是否是喇叭形?
在残差图中,如果点的分布呈现出一条“喇叭形”的趋势,就表示模型存在异方差性,也就是模型中的误差方差不是常数方差,不满足线性回归的基本假设。此时,可以尝试将因变量进行变换以减小模型中的异方差性,也可以考虑使用加权最小二乘回归等方法修正。
要判断残差图是否呈现出“喇叭形”,可以观察点的分布情况。一般来说,如果随着自变量或拟合值的增大,残差的绝对值也会增大,但增长的速度不能太快,否则就会形成“喇叭形”的趋势。因此,在残差图上,应该注意观察残差点是否随着自变量或拟合值的增大而形成一个“漏斗状”的分布,如果是这样就是呈现喇叭形分布的迹象。
2. 平均数求每份数的公式?
平均数 = 总和 / 数的个数平均数的求法有两种:
1、直接求法。利用公式求出平均数,这是由“均分”思想产生的方法。其公式为总数量÷总份数=平均数。
2、基数求法,利用公式求平均数。这里是选设各数中最小者为基数,它是由“补差”思想产生的方法。其公式为基数+各数与基数的差÷总份数=平均数。
平均数表示一组数据集中趋势的量数,是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。解答平均数应用题的关键在于确定“总数量”以及和总数量对应的总份数。在统计工作中,平均数(均值)和标准差是描述数据资料集中趋势和离散程度的两个最重要的测度值。
3. 普里姆算法最小生成树唯一吗?
不唯一
普里姆算法(Prim算法)是图论中的一种算法,可在加权连通图里搜索最小生成树。即由此算法搜索到的边子集所构成的树中,不但包括了连通图里的所有顶点,且其所有边的权值之和亦为最小。该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克(英语:Vojtěch Jarník)发现;并在1957年由美国计算机科学家罗伯特·普里姆(Robert C. Prim)独立发现;1959年,艾兹格·迪科斯彻再次发现了该算法。因此,在某些场合,普里姆算法又被称为DJP算法、亚尔尼克算法或普里姆-亚尔尼克算法。
4. 两个变量怎么进行异方差修正?
①加权最小二乘法(WLS):在原模型中加入权重得到一个新模型,对新模型进行回归。
②异方差稳健标准误差法:我们直接求得原模型的样本方差,然后再进行修正
5. LLQ是啥意思?
LLQ 低延迟排队。LLQ为基于类别的加权公平排队(CBWFQ)提供绝对优先排队功能,减少了会话的抖动。
LLQ相当于CBWFQ加上一个严格优先级队列,该队列优先级高于其他所有队列,非常适合时延敏感性应用。LLQ的严格优先级队列是一个有最小保证带宽的优先级队列,出现拥塞时,该队列的数据量不能超过所允许的带宽,否则会被丢弃。
6. 选址决策的定量分析方法包括?
选址决策是指在规划新项目或业务时选择最佳位置的过程。定量分析方法在选址决策中起到重要作用,它们帮助决策者以客观的方式评估各个选址候选地,并选择最优的位置。以下是一些常见的定量分析方法:
1. 层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP):AHP是一种多准则决策分析方法,它将问题分解为层次结构,然后利用对比判断来确定各个因素的权重和最佳选项。
2. 加权得分法:这种方法将各个选址候选地的不同因素进行打分,然后为每个因素赋予相应的权重,最后将得分乘以权重并加总,得到最终的得分,得分最高的选址为最优选项。
3. 成本效益分析(Cost-Benefit Analysis):该方法比较不同选址候选地的成本与效益,包括建设成本、运营成本、预期收益等因素,最终选择使得成本最小化、效益最大化的选址。
4. 线性加权法:类似于加权得分法,但线性加权法将各个因素的得分乘以权重并直接相加,而不是加权得分法中的乘积后再相加。
5. 网络分析方法:如层次网络过程(ANP)、网络层次分析法(NAH)等。这些方法用于处理复杂的选址问题,涉及多个相互关联的因素。
6. GIS技术:地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)可以用来空间分析,将地理数据与选址因素相结合,以便更好地理解不同选址候选地的地理特征和优势。
7. 排序方法:通过对不同选址因素进行排序,然后选择得分最高的选址。
这些定量分析方法通常用于决策者需要考虑多个因素并进行权衡的情况下。在实际应用中,可能会结合多种方法来增加分析的全面性和准确性。最终,选址决策往往是定量分析和定性判断的综合结果。
7. 判断房室模型的办法主要有?
判断房室模型的方法主要有C-t散点图判断法、残差平方和或加权残差平方和判断法、拟合优度r₁²值判断法和AIC判断法。
1、C-t散点图判断法。
iv后血药浓度(C)对时间(t)在半对数坐标纸上绘出散点图,由散点图形估计房室数。如各数据点可用一条直线拟合,可初估为一室模型,拟合单指数方程。如图形在一处或两处出现转折,血药浓度呈现先快后慢的衰减曲线,可初估为二室或三室模型,拟合双指数或三指数方程。
2、残差平方和或加权残差平方和判断法。
将C-T数据分别按一室、二室或三室模型拟合求出相应的C-T方程式,然后按此方程式计算出不同时间的理论血药浓度,称之为计算值,实测值与计算值之差称为残差,求出S或S,和,S越小说明计算值与实验值契合程度就越高,因此,拟合的房室模型中,S或S,最小者即为所求的房室模型。
3、拟合优度r₁²值判断法。
根据实验值与计算值求得r₁²,在所拟合的房室模型中,r₁²值大的为最佳房室模型。
4、AIC判断法(Akaike's information criterion )。
该法首次由日本统计学家赤池弘次(Akaike)提出该氏从信息理论出发,提出一种信息标(informationcriterion) ,以便对信息量作出数字上的表达,并用统计学方法确定拟合于一组实验数据的数学方程的参数数目,故称AIC法。
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1. 加权最小二乘法,残差图怎么看是否是喇叭形?
在残差图中,如果点的分布呈现出一条“喇叭形”的趋势,就表示模型存在异方差性,也就是模型中的误差方差不是常数方差,不满足线性回归的基本假设。此时,可以尝试将因变量进行变换以减小模型中的异方差性,也可以考虑使用加权最小二乘回归等方法修正。
要判断残差图是否呈现出“喇叭形”,可以观察点的分布情况。一般来说,如果随着自变量或拟合值的增大,残差的绝对值也会增大,但增长的速度不能太快,否则就会形成“喇叭形”的趋势。因此,在残差图上,应该注意观察残差点是否随着自变量或拟合值的增大而形成一个“漏斗状”的分布,如果是这样就是呈现喇叭形分布的迹象。
2. 平均数求每份数的公式?
平均数 = 总和 / 数的个数平均数的求法有两种:
1、直接求法。利用公式求出平均数,这是由“均分”思想产生的方法。其公式为总数量÷总份数=平均数。
2、基数求法,利用公式求平均数。这里是选设各数中最小者为基数,它是由“补差”思想产生的方法。其公式为基数+各数与基数的差÷总份数=平均数。
平均数表示一组数据集中趋势的量数,是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。解答平均数应用题的关键在于确定“总数量”以及和总数量对应的总份数。在统计工作中,平均数(均值)和标准差是描述数据资料集中趋势和离散程度的两个最重要的测度值。
3. 普里姆算法最小生成树唯一吗?
不唯一
普里姆算法(Prim算法)是图论中的一种算法,可在加权连通图里搜索最小生成树。即由此算法搜索到的边子集所构成的树中,不但包括了连通图里的所有顶点,且其所有边的权值之和亦为最小。该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克(英语:Vojtěch Jarník)发现;并在1957年由美国计算机科学家罗伯特·普里姆(Robert C. Prim)独立发现;1959年,艾兹格·迪科斯彻再次发现了该算法。因此,在某些场合,普里姆算法又被称为DJP算法、亚尔尼克算法或普里姆-亚尔尼克算法。
4. 两个变量怎么进行异方差修正?
①加权最小二乘法(WLS):在原模型中加入权重得到一个新模型,对新模型进行回归。
②异方差稳健标准误差法:我们直接求得原模型的样本方差,然后再进行修正
5. LLQ是啥意思?
LLQ 低延迟排队。LLQ为基于类别的加权公平排队(CBWFQ)提供绝对优先排队功能,减少了会话的抖动。
LLQ相当于CBWFQ加上一个严格优先级队列,该队列优先级高于其他所有队列,非常适合时延敏感性应用。LLQ的严格优先级队列是一个有最小保证带宽的优先级队列,出现拥塞时,该队列的数据量不能超过所允许的带宽,否则会被丢弃。
6. 选址决策的定量分析方法包括?
选址决策是指在规划新项目或业务时选择最佳位置的过程。定量分析方法在选址决策中起到重要作用,它们帮助决策者以客观的方式评估各个选址候选地,并选择最优的位置。以下是一些常见的定量分析方法:
1. 层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP):AHP是一种多准则决策分析方法,它将问题分解为层次结构,然后利用对比判断来确定各个因素的权重和最佳选项。
2. 加权得分法:这种方法将各个选址候选地的不同因素进行打分,然后为每个因素赋予相应的权重,最后将得分乘以权重并加总,得到最终的得分,得分最高的选址为最优选项。
3. 成本效益分析(Cost-Benefit Analysis):该方法比较不同选址候选地的成本与效益,包括建设成本、运营成本、预期收益等因素,最终选择使得成本最小化、效益最大化的选址。
4. 线性加权法:类似于加权得分法,但线性加权法将各个因素的得分乘以权重并直接相加,而不是加权得分法中的乘积后再相加。
5. 网络分析方法:如层次网络过程(ANP)、网络层次分析法(NAH)等。这些方法用于处理复杂的选址问题,涉及多个相互关联的因素。
6. GIS技术:地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)可以用来空间分析,将地理数据与选址因素相结合,以便更好地理解不同选址候选地的地理特征和优势。
7. 排序方法:通过对不同选址因素进行排序,然后选择得分最高的选址。
这些定量分析方法通常用于决策者需要考虑多个因素并进行权衡的情况下。在实际应用中,可能会结合多种方法来增加分析的全面性和准确性。最终,选址决策往往是定量分析和定性判断的综合结果。
7. 判断房室模型的办法主要有?
判断房室模型的方法主要有C-t散点图判断法、残差平方和或加权残差平方和判断法、拟合优度r₁²值判断法和AIC判断法。
1、C-t散点图判断法。
iv后血药浓度(C)对时间(t)在半对数坐标纸上绘出散点图,由散点图形估计房室数。如各数据点可用一条直线拟合,可初估为一室模型,拟合单指数方程。如图形在一处或两处出现转折,血药浓度呈现先快后慢的衰减曲线,可初估为二室或三室模型,拟合双指数或三指数方程。
2、残差平方和或加权残差平方和判断法。
将C-T数据分别按一室、二室或三室模型拟合求出相应的C-T方程式,然后按此方程式计算出不同时间的理论血药浓度,称之为计算值,实测值与计算值之差称为残差,求出S或S,和,S越小说明计算值与实验值契合程度就越高,因此,拟合的房室模型中,S或S,最小者即为所求的房室模型。
3、拟合优度r₁²值判断法。
根据实验值与计算值求得r₁²,在所拟合的房室模型中,r₁²值大的为最佳房室模型。
4、AIC判断法(Akaike's information criterion )。
该法首次由日本统计学家赤池弘次(Akaike)提出该氏从信息理论出发,提出一种信息标(informationcriterion) ,以便对信息量作出数字上的表达,并用统计学方法确定拟合于一组实验数据的数学方程的参数数目,故称AIC法。
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