下面的范例使用TensorFlow的低阶API实现线性回归模型和DNN二分类模型。

TensorFlow有5个不同的层次结构：即硬件层，内核层，低阶API，中阶API，高阶API。本章我们将以线性回归为例，直观对比展示在低阶API，中阶API，高阶API这三个层级实现模型的特点。...

TensorFlow有5个不同的层次结构：即硬件层，内核层，低阶API，中阶API，高阶API。本章我们将以线性回归为例，直观对比展示在低阶API，中阶API，高阶API这三个层级实现模型的特点。...

b的估计系数是1.31 instread of 1. ## 2SLS ##现在我们使用2SLS来估计这种关系。我们使用z作为d的工具变量

在这篇文章中，我们将看看如何在实践中使用R 。为了说明，我们首先从线性回归模型中模拟一些简单数据，其中残差方差随着协变量的增加而急剧增加：...

在Stata的实现中，可以使用鲁棒选项，当残差方差不恒定时，可以使用常规线性回归。使用稳健选项不会更改参数估计值，但使用三明治方差估计器计算标准误差（SE）。在这篇文章中，我将简要介绍使用稳健的区间回归的基本原理，并强调如...

在我今天参与的一个讨论中，提出了一个问题，即在具有单个连续预测器的线性回归模型中R平方如何/是否取决于预测变量的方差。这个问题的答案当然是肯定的。...

随机对照试验构成通常被认为是用于评估某些干预或感兴趣治疗效果的金标准设计。参与者被随机分配到两个（有时更多）的群体这一事实确保了，至少在期望中，两个治疗组在测量的，重要的是可能影响结果的未测量因素方面是平衡的。...

众所周知，调整一个或多个基线协变量可以增加随机对照试验中的统计功效。调整分析未被更广泛使用的一个原因可能是因为研究人员可能担心如果基线协变量的影响在结果的回归模型中没有正确建模，结果可能会有偏差。...

R方由协变量X解释的结果Y的变化比例通常被描述为拟合优度的度量。这当然看起来非常合理，因为R平方测量观察到的Y值与模型的预测（拟合）值的接近程度。...