为了解决特定问题而进行的学习是提高效率的最佳途径。这种方法能够使我们专注于最相关的知识和技能，从而更快地掌握解决问题所需的能力。（以下练习题来源于《统计学—基于Python》。联系获取完整数据和Python源代码文件。）练习题下面是来自R语言的anscombeh数据集（前3行和后3行

第7章异方差7.1异方差的后果定义条件异方差简称异方差，违背[[05_多元线性回归#^2b980b|球形扰动项]]假设的一种情况，即条件方差依赖于\(i\)，而不是常数\(\sigma^2\)。条件异方差的后果：OLS估计量依然是无偏的、一致的、渐近正态的OLS估计量的方差\(Var(\hat\beta|X)\)的表达

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32372原文出处：拓端数据部落公众号对于影响北京市GDP因素分析常用的方法是最小二乘回归。【1】但最小二乘有自身的缺陷，该方法要求较高，例如许多观测数据很难满足全部假设条件。相比普通最小二乘法只能描述协变量对因变量条件均值变化的影响，分位数回

原文链接：http://tecdat.cn/?p=20882 原文出处：拓端数据部落公众号 1导言这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此，我们首先需要看一下线性回归，看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。 2回归模型假设我们有一些带有两个属性Y和X的数据。如果它

原文链接：http://tecdat.cn/?p=21379 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文我们对逻辑回归和样条曲线进行介绍。logistic回归基于以下假设：给定协变量x，Y具有伯努利分布，  目的是估计参数β。回想一下，针对该

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32372原文出处：拓端数据部落公众号对于影响北京市GDP因素分析常用的方法是最小二乘回归。【1】但最小二乘有自身的缺陷，该方法要求较高，例如许多观测数据很难满足全部假设条件。相比普通最小二乘法只能描述协变量对因变量条件均值变化的影响，分位数回

1.知识点简介最小二乘法（OrdinaryLeastSquares,OLS）是常见的估计模型参数的方法。早在19世纪，勒让德就认为按照“误差的平方和最小”这个规则估计出来的模型是最接近

各县全要素生产率数据、县级全要素生产率数据（2000-2022）各县全要素生产率数据、县级全要素生产率数据（2000-2022）各县全要素生产率数据、县级全要素生产率数据（2000-2022）数据