残差分析

一、作业要求 自选时间序列完成时间序列的建模过程，要求序列的长度>=100。 报告要求以下几部分内容： 数据的描述：数据来源、期间、数据的定义、数据长度。 作时间序列图并进行简单评价。 进行时间序列的平稳性检验，得出结论，不平稳时间序列要进行转化，最终平稳。 进行自相关、偏自相关图，得出模型的阶数。 对时间序列模型进行拟合，得出参数的估计值。 检验模型的残差项，判断模型是否合格，给出模型最终的估计结果。 应用建立的时间序列模型进行预测。 二、数据描述 数据来源 ：国家统计局——统计数据——月度数据——交通运输——旅客运输量 时间范围选择“2005-”，表示2005年至今 点击“下载”，格式选择CSV，并重命名为“旅客运输量.csv” http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=A01 本次使用的数据为表中的第8行——铁路客运量当期值(万人) 期间 ：2005年1月至2019年10月 其中2005年至2017年的数据用来建立模型 2018年和2019年的数据用于和预测结果比较 数据的定义： 数据类型为时间序列（ts） #载入必要的R程序包 library(fUnitRoots) ## Warning: package 'fUnitRoots' was built under R version 3.5.3 ## Loading required

一、回归分析 1.1 主题 一元线性回归： 相关关系、最小二乘法、拟合优度检测、显著性检验、回归预测、残差分析 多元线性回归： 多重共线性、变量选择与逐步回归 二、 一元线性回归 1.1 相关关系 三、 多元线性回归 来源： CSDN 作者： kwunkau 链接： https://blog.csdn.net/qq_35906568/article/details/104035201

%%1、bint表示回归系数区间估计可参考http://www.360doc.com/content/11/0801/20/2537127_137246007.shtml %2、r表示残差 %3、rint代表置信区间 %4、stas表示用于检验回归模型的统计量，有三个数值 r^2 F 与F对应的概率P 例如p<0.05 残差95% % r^2越接近于1，回归方程越显著 %alpha表示显著水平 %% x=[143 144 145 147 148 150 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162]’; X=[ones(16,1),x]; Y=[87 85 88 91 92 90 93 95 98 98 97 95 97 99 100 102]’; [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X) t=1:16; %% figure(1); y_fitting=X(t,:)*b; plot(t,y_fitting,‘r-’, t,Y(t,:),‘b-’, t,abs(y_fitting-Y(t,:)),‘k-’); legend(‘红–拟合值’,‘蓝–实际值’,‘黑–误差值’); text(3,50,strcat(‘相关系数R=’,num2str(stats(1,1 )))); text(7,50,strcat(‘F=’

本文转载自： https://www.cnblogs.com/daniel-d/archive/2013/06/03/3116278.html 作者：daniel-D 转载请注明该声明。 0. 前言 之前上模式识别课程的时候，老师也讲过 MLP 的 BP 算法， 但是 ppt 过得太快，只有一个大概印象。后来课下自己也尝试看了一下 stanford deep learning 的 wiki， 还是感觉似懂非懂，不能形成一个直观的思路。趁着这个机会，我再次 revisit 一下。本文旨在说明对 BP 算法的直观印象，以便迅速写出代码，具体偏理论的链式法则可以参考 我的下一篇博客 (都是图片，没有公式)。 1. LMS 算法 故事可以从线性 model 说起（顺带复习一下）～在线性 model 里面，常见的有感知机学习算法、 LMS 算法等。感知机算法的损失函数是误分类点到 Target 平面的总距离，直观解释如下：当一个实例点被误分，则调整 w， b 的值，使得分离超平面向该误分类点的一侧移动，以减少该误分类点与超平面的距离，在 Bishop 的 PRML一书中，有一个非常优雅的图展现了这个过程。但是了解了 MLP 的 BP 算法之后，感觉这个算法与 LMS 有点相通之处。虽然从名字上 MLP 叫做多层感知机，感知机算法是单层感知机。 LMS (Least mean squares)

这段时间一直有各种杂事，现在暂时告一段落，重心要转到毕设上来了，所以写了这么个专栏，关于对论文的一些理解，算是做个阅读笔记吧。由于之前的论文看的七零八落，没有系统的整理过，为了养成良好的习惯，从今天开始不定期更新本专栏，对自己读过的论文力求用最简单的语言表述出来，由于毕设的需求，本系列论文大部分是图像去雾及其相关领域的，小白一枚，还请各位大佬多多指教。 第一篇文章，让我们看一下发表于WACV 2019上的 Gated Context Aggregation Network for Image Dehazing and Deraining，原论文见： https://arxiv.org/abs/1811.08747 ，关于该会议如果大家感兴趣也可以看一下： http://wacv19.wacv.net/ 。 从论文题目可以看出，文章的适用领域是 图像去雾和去雨 ，搭建的网络为“ 门控上下文聚合网络 ”，该网络是基于端到端的，即直接建立模糊图像和清晰图像之间的联系，而不去套用那些先验知识，如经典的 暗通道先验 （DCP）、 颜色衰减先验 （CAP）等； 先看下网络的整体结构图吧，声明一下，以下大部分图片均来自原论文： 如上图所示，该网络由四部分组成，从左到右依次为 编码器 （最左边连续的三个卷积模块）、 平滑扩张残差模块 （中间带有虚线箭头的卷积模块）、 门控融合子网 （图中已标出

文章目录 Abstract 1. Introduction 2. Common Core of Experiments 3. Rich Model for Steganalysis of Color Images 4. 实验 5. Conclusion Abstract 在这篇文章中提出了一种对于Spatial rich model的扩展，附加特征由RGB三个通道的三维共现形成，他们的作用是捕捉颜色通道之间的依赖关系。这些CRMQ1（color rich model）对于展现了色彩插值痕迹的图片可以非常有效地检测其隐写信息。内容自适应算法由于其修改相同像素信息的趋势而受到更大冲击。该特征集的有效性在BOSSbase三个不同的颜色版本和两种隐写算法上得到验证。 1. Introduction 所有针对灰度设计的隐写分析技术都可以通过将彩色图像看做三倍大的灰度图像来应用于彩色图像，但这种方法失去了色彩之间的依赖性信息。 文献18中提出了第一个考虑颜色通道间相关性的彩色图像隐写分析特征集。作者使用了高阶的噪声残差矩，残差通过对三颜色通道的图像进行QMF分解的系数进行预测得到。 文献19中提出了另一种LSB颜色匹配检测器。作者使用图像的3D颜色立方体表示，提出了3*3*3领域的相对频率作为隐写特征。这种方法在解压后的JPEG文件中表现很好，但在大量具有单一色彩的图像中表现不佳