Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Cơ sở dữ liệu
Lecture Applied data science: Linear regression (review)
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Lecture Applied data science: Linear regression (review)
Ðức Trí
21
20
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Lecture "Applied data science: Linear regression (review)" includes content: the regression model formulation, understanding the regression results, potential problems in regression model, . We invite you to consult! | Linear regression review Overview 1. Introduction 8. Validation 2. Application 9. Regularisation 3. EDA 10. Clustering 4. Learning Process 11. Evaluation 5. Bias-Variance Tradeoff 12. Deployment 6. Regression review 13. Ethics 7. Classification Lecture outline - The regression model formulation - Understanding the regression results - Potential problems in regression model and its training data The linear regression formulation Approximated by By minimising An example The Advertising dataset - Sales in 200 different markets together with budget spent on marketing on 3 media types TV Radio and Newspaper. - Unit of Sales is in thousand units - Unit of market budget is in thousand dollars We have been given a regression model of Sales on TV Radio and Newspaper Some of the results from the model Interpreting the regression results Some of the questions we can and should ask - Which media contribute to sales - How strong is the relationship - How accurate is the effect of each medium on sales - How accurately can we predict future sales - Is the relationship strictly linear Which media contributes to sales Sample regression model vs population regression model Which media contributes to sales In other words how confident are we that each beta is non-zero If t-statistic of each beta is very large or its p-value is very small then we are confident that beta is non-zero. But What if we have a large beta but p-value is also large What if we have a very small beta but p-value is small How strong is the relationship R-squared the proportion of variance in the response explained by the model. Residual standard error RSE the standard deviation of the response from the population regression. How accurate is the effect of each medium on sales The 95 confidence interval of each beta is following the empirical rule Notes. Factor 2 is an approximate can be replaced by the 97.5 quantile of a Student distribution with a degree of freedom of n-2 n is the number of data points . How .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Lecture Applied econometrics course - Chapter 1: Simple regression model
Lecture Applied econometrics course - Chapter 2: Multiple regression model
Lecture Applied econometrics course - Chapter 3: Statistic inference and hypothesis testing
Lecture Applied econometrics course - Chapter 4: Hồi quy với biến giả
Lecture Applied econometrics course - Chapter 6: Đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan
Lecture Applied econometric time series (4e) - Chapter 1: Difference equations
Lecture Applied econometric time series (4e) - Chapter 2: Stationary time-series models
Lecture Applied econometric time series (4e) - Chapter 3: Modeling volatility
Lecture Applied econometric time series (4e) - Chapter 5: Multiequation time-series models
Lecture Applied econometric time series (4e) - Chapter 6: Cointegration and error-correction models
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.