按组划分的R- lm、cooks.distance和异常值 - 腾讯云开发者社区

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rlm:Robust regression by iterated reweighted least squares(IRLS)

最小二乘法（OLS）是很常用的线性回归。本文介绍的IRLS是其变化版。对数据中异常值的处理会有很大提升。简单搜了一下，网上对该方法还没有中文的说明，也可能是我没有找到。...Influence：如果移除观测结果会使回归系数的估计发生很大的变化，那么该观测结果就是有影响的。影响力可以被认为是杠杆和离群值的产物。 Cook’s distance：测量杠杆信息和残差的方法。...#从残差结果可知，9, 25, 51 是异常值。 #然后计算Cook’s distance.一般将高于4/n的值为异常高的值。...综上，rlm是比OLS更好的方法。但是巨大的差异表明模型参数受到异常值的高度影响。不同的权重算法各有优点和缺点。...Huber可能会难以处理严重的异常值，而bisquare可能会难以收敛或产生多个解决方案。

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理解回归分析--机器学习与R语言实战笔记（第四章）

回归是一种有监督的学习方式，用于建模分析一个独立变量（响应变量）和一个或多个非独立变量（预测变量）之间的关联。...Cook距离，测量某个观测值对一组回归系数的影响。...plot(cooks.distance(lmfit)) lm多项式回归模型 plot(Quartet$x, Quartet$y2) lmfit lm(Quartet$y2~poly(Quartet...一般线性回归，假设观测值的方差或误差是常数或者齐次，异方差是指方差分布不均匀，导致评估标准差存在偏差。...默认情况下glm的族对象是高斯模型，和lm功能一致。

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【数据分析 R语言实战】学习笔记第九章（中）多元回归分析回归诊断

逐步回归建模时，按偏相关系数的大小次序(即变量对y影响程度)将自变量逐个引入方程，对引入的每个自变量的偏相关系数进行统计检验，效应显著的自变量留在回归方程内，如此循此继续遴选下一个自变量。...异常值有两种:一种是“真的”，指由于模型的缺陷、数据违背统计假设、特殊个案等因素形成的异常值;还有一种“假的”的异常值，是由于失误造成的，比如数据录入错误、计算错误、测量错误等。...(1)普通残差利用最小二乘法计算回归模型时，假设中对残差的要求是满足独立性和方差齐性的。所以提取模型残差后，我们要通过画图和检验作残差诊断。...回归模型应当具有一定的稳定性，如果个别一两组数据对估计有异常大的影响，当我们剔除这些数据之后，将得到与原来差异很大的经验回归方程，从而我们将有理由怀疑原回归方程是否真正描述了变量之间的客观存在的相依关系...(3) Cook's距离 > cook=cooks.distance(lm.step) > cook>4/n 1 2 3 4 5 6 7

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R语言中的Theil-Sen回归分析

三个步骤：在数据中所有点之间绘制一条线计算每条线的斜率中位数斜率是回归斜率用这种方法计算斜率非常可靠。当误差呈正态分布且没有异常值时，斜率与OLS非常相似。有几种获取截距的方法。...如果关心回归中的截距，那么知道软件在做什么是很合理的。当我对异常值和异方差性有担忧时，请在上方针对Theil-Sen进行简单线性回归的评论。...我进行了一次模拟，以了解Theil-Sen如何在异方差下与OLS比较。它是更有效的估计器。...lm.coefs...dat.frms.0, aes(x = age, y = sim_data)) + geom_point(shape = 1, size = .5) + geom_smooth(method = "lm

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转（总结）密码破解之王：Ophcrack彩虹表(Rainbow Tables)原理详解（附：120G彩虹表下载）

通常我们能想到的两种办法，一种就是暴力破解法，把P中的每一个p都算一下H(p)，直到结果等于q；另一种办法是查表法，搞一个很大的数据库，把每个p和对应的q都记录下来，按q做一下索引，到时候查一下就知道了...高级的表要花钱买，免费的表有（推荐只下2和5，要求高的可以下载3和5）： 1.XP free（LM表：包含大小写+数字）380MB（官网免费下载） 2.XP free fast（和前一个一样，但是速度更快...LM和NTLM详解： 1、话说在远古时期，DES当道。...但是为了保证兼容性，直到2003微软仍然保持着LM的加密方式，也就是在2000、2003和XP中，我们的口令同时保存了两份，一份LM一份NTLM，我们仍然可以通过LM破解2003的口令。...5、在Vista和2008、Win7中，微软终于下定决心对LM斩草除根，只留下NTLM，破解难度增大。 6、回到彩虹表，由于LM最多只有7位，所以它的彩虹表很小。

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Kaggle实战：House Prices: Advanced Regression Techniques（下篇）

从本例可以看出这个残差的中位数为负数，数据整体左偏。其中的 1Q 和 3Q 是第一四分位（first quartile）和第三四分位（third quartile）。...残差的最大值和最小值附近对应的记录则可能是异常值。由于残差代表预测值和真实值之间的差别，也就是说最大值 351199 表示我们预测的最大误差有 35 万美元之多。...通过图上可以看到异常值的残差偏离 45 度线比较多。残差与杠杆图（Residuals vs Leverage）这个图形主要用来鉴别出离群点、高杠杆值点和强影响点。...我们通过诊断图看到整体的模型里面有很多的离群点或者异常值，这些异常值会影响模型的整体拟合质量。所以我们下一步则通过 Cook 距离来去除掉所有的异常点。...# 通过 cook 距离来查看异常点 cooksd cooks.distance(lm.base) # 画图 plot(cooksd, pch=".

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12 Julia科学计算

，里面包含了很多可以学习和验证的数据，其中就包括iris数据集。...库:里面也包含了统计学的常用函数 using StatsBase a = collect(1:6) b = collect(4:9) countne(a,b) #按顺序对比 1!...=9 >>6 a = [1,2,3,4,5] b = [4,1,3,2,5] counteq(a,b) # 按顺序对比两个向量中相等元素的个数 >>2 L1dist(a,b) # abs(a[1]...R-> R-> Feature 3, Threshold 4.85 L-> R-> virginica : 43/43 按照下面的方式 ?...PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。

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R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理

实践中，异常值处理，一般划分为NA缺失值或者返回公司进行数据修整（数据返修为主要方法） 1、异常值识别利用图形——箱型图进行异常值检测。...2、盖帽法整行替换数据框里99%以上和1%以下的点，将99%以上的点值=99%的点值；小于1%的点值=1%的点值。 ?...然后， with()函数可依次对每个完整数据集应用统计模型（如线性模型或广义线性模型），最后， pool()函数将这些单独的分析结果整合为一组结果。...最终模型的标准误和p值都将准确地反映出由于缺失值和多重插补而产生的不确定性。...、预测变量矩阵（在矩阵中，行代表插补变量，列代表为插补提供信息的变量， 1和0分别表示使用和未使用）；同时利用这个代码imp$imp$sales 可以找到，每个插补数据集缺失值位置的数据补齐具体数值是啥

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【Leetcode-260.只出现一次的数字Ⅲ（C语言）】

只出现一次的数字Ⅲ 题目：一个整数数组 nums，其中恰好有两个元素只出现一次，其余所有元素均出现两次。找出只出现一次的那两个元素。你可以按任意顺序返回答案。...++) { //找到这两个不同的数异或后的结果按位与1，找到第一次1出现的位置，就记录这个1的位置，赋给pos，然后在原数组按照这个1的位置划分为两组， //这两个不同的数一定会被分到两个不同的组...1的位置； //这里用sum按位与1，为0则将1左移，继续找，直到按位与的结果为1，我们就找到了这个位置； if (sum & 1 << i) { pos =...i; break; } } //按照上面我们找到那个位置，我们利用这个位置的不同（0和1）划分为两组，这两个数一定被分到两个不同的组，而且有相同的数的也会被分到同一组...//利用异或的特性，相同的数异或得到0，0再异或那个单独的数，就可以得到那一个不同的数； //而两组都这样的话，就能找到这两个不同的数； //最后通过地址改变主函数局部变量x和

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反转偶数长度组的节点（链表）

题目给你一个链表的头节点 head 。链表中的节点按顺序划分成若干非空组，这些非空组的长度构成一个自然数序列（1, 2, 3, 4, …）。一个组的长度就是组中分配到的节点数目。...换句话说：节点 1 分配给第一组节点 2 和 3 分配给第二组节点 4、5 和 6 分配给第三组，以此类推注意，最后一组的长度可能小于或者等于 1 + 倒数第二组的长度。...反转每个偶数长度组中的节点，并返回修改后链表的头节点 head 。...解题链表反转 prevtail记录前一段的末尾，L, R 记录当前段的起始和结束，nthead 记录下一段的开始 /** * Definition for singly-linked list....R->next : NULL; if(len%2==0) { if(R) R->next

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day4 呦呦鹿鸣——R for data science阅读笔记之ggplot（）

、质量或属性行：观测值（data point observation ）——在相似条件下进行的一组测量值，包含不同的变量的多个值表格数据：一组与相应变量和观测值相关联的值变量：所有企鹅的属性观察值：单个企鹅的所有属性...显示体重和鳍状肢长度之间关系的平滑曲线geom_smooth(method = "lm")注意添加位置是给每个企鹅种群单独拟合曲线？还是给整个企鹅群体拟合曲线？给图加上标题吧！...()处理因子函数fct_inorder()：按它们首次出现的顺序排列。...fct_infreq() ：按每个级别的观测值数（最大在前）fct_inseq()：按级别的数值。数值变量数值变量可以是连续的，也可以是离散的。...任一边缘落下 IQR 超过 1.5 倍的观测值的视觉点，即为异常值。一条线从框的两端延伸到分布中最远的非异常值点。

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机器学习速成第二集——监督学习之回归+数据处理（实践部分）！

准备数据划分训练集和测试集： from sklearn.model_selection import train_test_split X = df[['Age', 'Experience']] y...Restaurant Price Index', 'Local Purchasing Power Index'] X = df[features] y = df['Cost of Living Index'] # 划分训练集和测试集...这包括处理缺失值、异常值以及确保数据满足线性关系的基本假设。绘制散点图：通过绘制散点图来可视化自变量和因变量之间的关系，初步判断它们之间是否存在线性关系。...在R中，可以使用lm()函数；在Python中，可以使用sklearn库中的LinearRegression类。...预测与诊断：使用模型进行预测，并对模型进行诊断，检查残差分布是否符合正态分布，是否存在异方差性等问题。

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R语言实现医学实例分析

文章目录回归分析 OLS回归的使用场景异常值分析利群点高杠杆值点强影响点回归分析通过一个或者多个变量预测响应变量的方法。...回归是一个令人困惑的词，对于回归模型的拟合，R语言提供强大丰富的功能和选项。...多项式回归可以算是多元线性回归的特例:二次回归有两个预测变量(X和X2)，三次回归有三个预测变量(X、X2和X3)。...简单线性回归示例 fit lm(mpg ~ hp + wt + hp:wt,data=mtcars) print(summary(fit)) # 标准方法 fit lm(weight ~height...若检验显著，则说明存在异方差性（误差方差不恒定） library(car) result = ncvTest(fit) print(result) spreadLevelPlot(fit) 异常值分析

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数学建模--数据统计类赛题分析~~神经网络引入

，这个时候我们就可以不去处理这个缺失的数据； 2.异常值的处理（1）对于这个异常值，我们可以使用正态分布的3西格玛原则进行检验，在这个μ+3西格玛之外的，我们就称之为异常值；（2）对于这个箱线图，包括上面的两个孤立的数据点...，我们把这个孤立的点就叫做异常值，上面的线就是极大值，下面的线就是极小值；（3）对于这个异常值的处理方法，我们可以等同于这个缺失值的处理；（4）箱型图（箱线图）的说明介绍这个箱型图就是需要知道一个叫做分位数的东西...，这个有上四分位数，下四分位数，这个4是因为我们把这个所有的区间划分为了4份，例如这个0~10的数据，我们生成4份，就是0~2.5,2.5~5,5~7.5,7.5~10，这个5就是中位数，这个是毋庸置疑的...； %%问题: % 有一组北京空气质量数据，通过数据中空气中的各成分含量（PM2.5,PM10,SO2, % CO,NO,O3）预测空气评价指标AQI值。...%% 清空环境变量 warning off clc; clear; close all; %% 导入数据 date=xlsread("北京空气质量数据(1).xlsx"); %% 划分训练集和测试集

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R语言异方差回归模型建模：用误差方差解释异方差

上面的语法演示的另一个有趣的事实是lm()类似的函数coef()，summary()并且可以在mle2()对象上使用。...我们上面执行的最大似然估计类似于使用OLS估计的仅截距回归模型： coef(lm(y ~ 1, dat))(Intercept) 2.999048sigma(lm(y ~ 1, dat))[1] 1.462059...异方差回归模型考虑以下研究。我们分配了两组，一个是治疗组，一个是30个人，另一个是对照组，每个是100个人，与治疗组相匹配的是决定结果的协变量。...当影响为零并且我们具有异方差性时，很容易编写一个将异方差MLE与OLS估计进行比较的仿真代码。我从上面对代码进行了更改，方法是给治疗组的平均值为零，以使两组之间没有均值差。...然后，我绘制结果： par(mfrow = c(1, 1)) OLS和异方差性MLE的治疗效果相似。但是，当null为true时，异方差MLE模型的p值表现得更好。

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RD-VIO: 动态环境下移动增强现实的稳健视觉惯性里程计

移动异常值检测和去除策略：在必要的3D-2D阶段，当前帧基于光流跟踪与上一帧获得2D观测和3D点的初始匹配。经过IMU-PARSAC算法后，大多数异常值被滤除。...子关键帧的滑动窗口正如之前介绍的，我们不能填充滑动窗口以容纳纯旋转帧，也不能丢弃纯旋转帧，因为它们必须保留以持续估计IMU偏差，在系统中引入了一个子帧机制，允许一个关键帧携带一组子帧，如图6中每种情况的下部分所示...滑动窗口结构中的帧管理策略添加新帧时，滑动窗口中的最后一个关键帧始终是一个N-帧。在同一子帧窗口中，不会同时存在N-帧和R-帧。...同时固定关键帧姿势和旧地标。然后进行整体优化，以稳定子帧姿势，并通过最小化IMU运动误差来更好地优化IMU偏差。 R-型子帧窗口的压缩：如果R-帧的数量太多，将会导致求解速度变慢。...因此，当R-帧的总数超过一定阈值时，会对子帧窗口进行压缩。此时，选择部分R-帧进行压缩，并使用它们之间的预积分来提高求解速度。

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2026-01-04：划分数组得到最大异或运算和与运算之和。用go语言，给定一个整数数组 nums，将每个元素分别分配到三个（可以为空的）子序列

2026-01-04：划分数组得到最大异或运算和与运算之和。用go语言，给定一个整数数组 nums，将每个元素分别分配到三个（可以为空的）子序列 A、B、C 中（每个元素恰好属于一组）。...目标是最大化：A 中所有元素的按位异或值 + B 中所有元素的按位与值 + C 中所有元素的按位异或值。约定空序列的异或或与结果为 0。返回能够得到的最大总和。...通过动态规划的方式，预处理出每个子集 mask 的三种关键信息： • and：该子集内所有元素的按位与值。 • xor：该子集内所有元素的异或值。 • or：该子集内所有元素的按位或值。...这里用到了一个重要的数学结论：XOR(A) + XOR(C) 的最大值，等价于在这个元素集合的异或空间中找到一组基，并计算其最大异或值的两倍。...• 贪心求最大值：基于线性基，从高位到低位贪心地选择，使异或结果最大。最终，将 B 序列的与值、以及 A 和 C 序列带来的最大异或和贡献相加，得到当前划分下的总价值，并更新全局最大答案。

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R语言笔记完整版

按列？...——字符串分割，负责将字符串按照某种分割形式将其进行划分，它正是paste()的逆操作。...(0,550,2))——prob=T表示是频率直方图，在直角坐标系中，用横轴每个小区间对应一个组的组距，纵轴表示频率与组距的比值，直方图面积之和为1；prob位FALSE表示频数直方图；ylim...lm>)——绘制线性模型，和qq.plot误差的正态QQ图 6、精简线性模型，向后消元法线性回归模型基础 lm（formula=x~y，data，subset...（）——帽子矩阵 dffits（）——DFFITS准则 cooks.distance()——Cook统计量，值越大越有可能是异常值点 covratio

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统计师的Python日记【第七天：数据清洗（1）】

本文是【统计师的Python日记】第7天的日记回顾一下：第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型。第2天学习了python的函数、循环和条件、类。...异常值检测在第一步剔除重复值之后。得到了无重复数据的data_noDup: ? 第二步，我想检测一下数据中有没有异常值。...以Areas为例，Areas取四个地区：A/B/C/D，这四个地区在分析的时候并没有什么意义，但A/B/C为城市，D为农村，这个很有意义，所以我要根据areas创建新变量CType：U-城市、R-农村，...1）首先要设置几个分割点：0、30、40、50、100：cutPoint=[0,30, 40, 50,80] 2）接着，用 cut(data, cutPoint) 的格式对age按照cutPoint进行划分...可以的，用 qcut(data, n) 就可以，按照分位数分n组，比如分2组，那么就按照中位数来分，分4组，就按照四分位数来分。

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彩虹表

通常我们能想到的两种办法，一种就是暴力破解法，把P中的每一个p都算一下H(p)，直到结果等于q；另一种办法是查表法，搞一个很大的数据库，把每个p和对应的q都记录下来，按q做一下索引，到时候查一下就知道了...没错现在 1GB硬盘大概是五毛钱，那么按这个来算光存储这个Hash大概需要5亿亿人民币来买硬盘。所以有些文章说彩虹表就是依赖查一个巨大的表来破解Hash，简直是个无知的玩笑。...彩虹表的根本原理就是组合了暴力法和查表法，并在这两者之中取得一个折中，用我们可以承受的时间和存储空间进行破解。...它的做法是，对于一个Q = H（P），建立另一个算法R使得 P = R(Q)，然后对于一个p，这样进行计算： p0 -H-> q1 -R->p1 -H-> q2 -R->p2 -H-> q3 -R->p3...win2003及以前的windows操作系统的密码采用的LM算法加密，而Vista、Win7、Win2008/R2采用的是NTLM，NTLM比LM安全得多。

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rlm:Robust regression by iterated reweighted least squares(IRLS)

理解回归分析--机器学习与R语言实战笔记（第四章）

【数据分析 R语言实战】学习笔记第九章（中）多元回归分析回归诊断

R语言中的Theil-Sen回归分析

转（总结）密码破解之王：Ophcrack彩虹表(Rainbow Tables)原理详解（附：120G彩虹表下载）

Kaggle实战：House Prices: Advanced Regression Techniques（下篇）

12 Julia科学计算

R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理

【Leetcode-260.只出现一次的数字Ⅲ（C语言）】

反转偶数长度组的节点（链表）

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机器学习速成第二集——监督学习之回归+数据处理（实践部分）！

R语言实现医学实例分析

数学建模--数据统计类赛题分析~~神经网络引入

R语言异方差回归模型建模：用误差方差解释异方差

RD-VIO: 动态环境下移动增强现实的稳健视觉惯性里程计

2026-01-04：划分数组得到最大异或运算和与运算之和。用go语言，给定一个整数数组 nums，将每个元素分别分配到三个（可以为空的）子序列

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