coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|) alcohol 0.002915 1.002919 0.002140 1.362 0.17325 frequency_41 -0.174630 0.839768 0.080625 -2.166 0.03031 * frequency_42 -0.005918 0.994099 0.069773 -0.085 0.93240 frequency_43 NA NA 0.000000 NA NA

时间: 2024-02-10 17:23:01 浏览: 92
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深度学习笔记

这是一个 Cox proportional hazards model 的模型系数输出表格。其中，每一行表示一个自变量（该模型中有三个自变量：alcohol, frequency_41, frequency_42），coef 列为该自变量的系数，exp(coef) 列为该系数的指数，se(coef) 列为该系数的标准误，z 列为该系数的 z 值，Pr(>|z|) 列为该系数的 p 值。需要注意的是，frequency_43 的 NA 值表示该自变量在该模型中被剔除了。
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coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|) age 0.02007 1.02028 0.01242 1.616 0.1062 exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95 age 1.0203 0.9801 0.9957 1.045解释

Pr(>|z|) 是 z 值对应的双侧 P 值，表示回归系数显著性的程度。 在这个结果中，age 的 Hazard Ratio 是 1.0203，表示每增加一岁，事件发生的风险会增加 2.03%。se(coef) 是回归系数的标准误，它表示对于样本中的...

NObeyesdad=Overweight_Level_I coef std err z P>|z| [0.025 0.975]说明什么

这是一个关于NObeyesdad和Overweight_Level_I之间关系的...z值是用于检验系数是否显著的统计量，P值是用于衡量z值的显著性的概率。[0.025，0.975]是用于计算置信区间的边界，表示我们对于系数的真实值的估计范围。

coef std err t P>|t| [0.025 0.975]是什么意思

这是一个回归模型的系数（coefficients）摘要表，其中包括了每个自变量的系数估计值（coefficient estimate）、标准误（standard ...最后，[0.025 0.975]是置信区间的上下限，表示系数估计值在95%置信水平下的范围。
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PyPI 官网下载 | c_lasso-0.3.0.30.tar.gz

1. **L1正则化**：Lasso回归中的正则化项是模型参数的绝对值之和，即L1范数。这与岭回归（Ridge Regression）中使用L2范数（平方和）不同，L1正则化倾向于产生稀疏解，也就是说，很多模型参数会变零。 2. **特征...

coef std err t P>|t| [0.025 0.975] ------------------------------------------------------------------------------ const -0.5584 0.278 -2.010 0.045 -1.103 -0.013 family 2.1628 0.093 23.132 0.000 1.979 2.346 FAVC 0.8862 0.109 8.141 0.000 0.673 1.100说明什么

1. 常数项的系数为-0.5584，标准误为0.278，t值为-2.010，P值为0.045。这说明常数项对因变量的影响不为零，但不显著，即常数项对因变量的影响可能存在随机性。 2. 家庭成员数的系数为2.1628，标准误为0.093，t值为...

OLS Regression Results Dep. Variable: count R-squared: 0.156 Model: OLS Adj. R-squared: 0.156 Method: Least Squares F-statistic: 2006. Date: Sat, 03 Jun 2023 Prob (F-statistic): 0.00 Time: 13:53:24 Log-Likelihood: -71125. No. Observations: 10886 AIC: 1.423e+05 Df Residuals: 10884 BIC: 1.423e+05 Df Model: 1 Covariance Type: nonrobust coef std err t P>|t| [0.025 0.975] const 6.0462 4.439 1.362 0.173 -2.656 14.748 temp 9.1705 0.205 44.783 0.000 8.769 9.572 Omnibus: 1871.687 Durbin-Watson: 0.369 Prob(Omnibus): 0.000 Jarque-Bera (JB): 3221.966 Skew: 1.123 Prob(JB): 0.00 Kurtosis: 4.434 Cond. No. 60.4请告诉我这个列表对模型的总体详细解释

coef为系数，std err为标准误差，t为t值，P>|t|为P值，[0.025 0.975]为置信区间，const为常数项，temp为自变量。通过该回归结果，可以得到count与temp之间存在显著正相关关系，每增加1个单位的temp，count平均增加9....

fit.score Call: coxph(formula = Surv(OS.time, OS) ~ ., data = my.cli.2) coef exp(coef) se(coef) z p NRP1 0.5326 1.7033 0.3492 1.525 0.127 RAB31 -0.5530 0.5752 0.3731 -1.482 0.138 LOX 0.3780 1.4593 0.2487 1.520 0.129 ###哪列是变量的系数

例如，在这个结果中，NRP1的系数为0.5326，表示每单位NRP1的增加，生存时间增加1.7033倍；RAB31的系数为-0.5530，表示每单位RAB31的增加，生存时间减少0.5752倍；LOX的系数为0.3780，表示每单位LOX的增加，生存时间...

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模型系数coef中，const代表常数项，即当温度为0时，租赁数量的预测值为376.4456。humidity代表自变量温度的系数，即当温度增加1度时，租赁数量减少2.9873个单位。 在模型评价方面，我们可以看到Omnibus、Skew和...

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- [0.025 0.975]：系数的置信区间，如果包含了0则说明系数不显著。 - Omnibus：Omnibus值为86.169，对应的P值为0.000，说明残差不服从正态分布。 - Durbin-Watson：Durbin-Watson值为2.062，说明残差之间存在自...

#include <iostream> using namespace std; typedef int Elemtype1; typedef struct { Elemtype1 coef; int exp; }Elemtype; typedef struct LNode { Elemtype data; LNode *next; }*Poly; void Initlist(Poly &pa); void Input(Poly &pa); void Output(Poly &pa); void Add(Poly &pa,Poly &pb); int main() { Poly po1,po2; Initlist(po1); Initlist(po2); Input(po1); Input(po2); Output(po1); Output(po2); Add(po1,po2); Output(po1); } void Initlist(Poly &pa) { pa=new LNode; pa->next=pa; } void Input(Poly &pa) { LNode *r,*s; r=pa; Elemtype1 x; int z; cout<<"input coef,exp,exp==-1 will be end.\n"; while(1)//循环 { cin>>x>>z; if(z==-1) break;//如果z=-1 s=new LNode; s->data.coef=x; s->data.exp=z;//新节点s，data系数 为x，指数为z r->next=s;//r的后继为s r=s; } r->next=pa; } void Output(Poly &pa) { LNode *p=pa->next; bool start=true; while(p!=pa) { if(!start) { if(p->data.coef>0) cout<<"+"; } if(p->data.exp==0) cout<data.coef; if(p->data.exp!=0&&!(p->data.coef==1||p->data.coef==-1)) cout<data.coef; if(p->data.exp!=0&& p->data.coef==-1) cout<<"-"; if(p->data.exp!=0) { cout<<"X"; if(p->data.exp!=1) cout<<"^"<data.exp; } start=false; p=p->next; } cout<<endl; } void Add(Poly &pa,Poly &pb) { LNode *p,*q,*r,*qd; p=pa->next; q=pb->next; r=pa; while(p!=pa&&q!=pb) { if(p->data.exp<q->data.exp) { r->next=p; r=p;p=p->next; } else if(p->data.exp>q->data.exp) { r->next=q; r=q;q=q->next; } else { p->data.coef=p->data.coef+q->data.coef; if(p->data.coef!=0) { r->next=p; r=p;p=p->next; } else { qd=p;p=p->next; delete qd; } qd=q; q=q->next; delete qd; } } if(p!=pa) r->next=p; else { while(q!=pb) { r->next=q; r=q;q=q->next; } r->next=pa; } qd=q; delete qd; }

使用 typedef 给 Elemtype 定义了一个别名 Elemtype1。 代码中定义了四个函数，分别是 Initlist、Input、Output 和 Add。Initlist 函数用于初始化一个多项式链表，Input 函数用于从标准输入中读取多项式的系数和...

getwd() setwd( "/Users/jasmma/abl") zxb=read.csv("zxb111.csv") log<-glm(frail~age+txl+BMI+ag+tx+BM+address+sex+marriage+live+smoking+drink+exercise+education+primary+DM+HP+Hrart +Cero+com+pro+income+follow+depress+anxiety+RBC+Hb+HCT+fe+Ca+P+iPTH+alb+cr+bun+com1,family = binomial,data = zxb) summary(log) log.step<-step(log) summary(log.step) # ##############制作表格######## install.packages(c("stats", "MASS", "car", "tidyverse", "knitr", "kableExtra")) library(stats) library(MASS) library(car) library(tidyverse) library(knitr) library(kableExtra) kable(summary(log.step)$coefficients, align = "c", caption = "Logistic Regression Results") %>% kable_styling(bootstrap_options = "hover", full_width = F) %>% column_spec(1, bold = T) %>% column_spec(4, color = "white", background = "steelblue") ############### 将结果转化为表格形式##### result <- data.frame( variable = names(log.step$coefficients)[-1], # 变量名称 beta = coef(log.step)[-1], # β系数 wald_stat = summary(log.step)$coefficients[-1, "z"], # Wald统计量 se = summary(log.step)$coefficients[-1, "Std. Error"], # 标准误差 or = exp(coef(log.step)[-1]), # 比值比 ci_low = exp(confint(log.step)[-1, 1]), # 置信区间下限 ci_high = exp(confint(log.step)[-1, 2]), # 置信区间上限 p_value = summary(log.step)$coefficients[-1, "Pr(>|z|)"] # P值 )

这段代码是进行 logistic 回归分析的，包括数据读入、模型拟合、模型选择以及结果展示等步骤。其中，使用step()函数进行模型选择，生成的模型结果通过summary()函数进行总结统计，并通过kable()和kableExtra()函数将...
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