rmsprop公式（rmsd公式）

科技前沿 • 2025-04-15 19:49 • 阅读 49
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 <p id="34QVBEKF">普通最小二乘法回归（Ordinary Least Squares Regression，简称OLS）是一种统计学中的回归分析方法，用于建立一个或多个自变量（解释变量）与因变量（被解释变量）之间的线性关系模型。它的主要目标是最小化预测值和实际值之间的差异，即通过最小化误差的平方和来寻找**拟合线。</p><p id="34QVBEKG">OLS的主要特点包括：</p><p id="34QVBEKH">它假设自变量和因变量之间存在线性关系。</p><p id="34QVBEKI">它通过最小化残差平方和来估计模型参数。</p><p id="34QVBEKJ">在模型中，每个自变量的系数代表了该变量每变化一个单位时，因变量预期的变化量。</p><p id="34QVBEKK">普通线性回归的使用场景通常是当数据满足线性关系，且自变量之间没有多重共线性时。它适用于预测和解释变量之间的关系，例如，评估广告支出对销售额的影响。</p><p id="34QVBEKL"><strong>案例分析：</strong></p><p id="34QVBEKM">工具地址：析易数据分析平台</p><p id="34QVBEKN">操作案例：以肝硬化指数数据集为例，对总胆固醇、甘油三酯、高密度脂蛋白三个变量和肝硬化指标之间做线性回归分析。</p><p id="34QVBEKO">步骤1：进入析易数据分析平台（http://data.easyaier.com/sci/index），在最左侧找到普通线性回归功能（数理统计→线性回归→普通线性回归）</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1031%2F790e9a56j00sm7uti0021d000kz00lnm.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/><br/></p><p id="34QVBEKQ">步骤2：在最右侧的操作表单中，选择总胆固醇、甘油三酯和高密度蛋白为自变量；选择肝硬化指标为因变量</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1031%2Fbabb37c2j00sm7uti0030d0019j00msm.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/><br/></p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1031%2F1e15e1ddj00sm7uti003fd0019p00mnm.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/><br/></p><p id="34QVBEKU">步骤3：点击计算按钮，等待5-8秒，平台自动生成分析报告。</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1031%2F6eac5d43j00sm7uti0013d000of00i3m.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/><br/></p>
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