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线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w'x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。
Carbon cost pass-through rate in power system: evidence from Italy under the EU ETS
Arxiv
0+阅读 · 6月18日
kNN estimation in semi-functional partial linear regression with missing responses at random
Arxiv
0+阅读 · 6月18日
Neural Networks as Linear Regression: An Introduction for Statisticians
Arxiv
0+阅读 · 6月22日
Target-Aware Linear Regression Under Distribution Shift
Arxiv
0+阅读 · 6月22日
Improving Linear Regression on Small Datasets via Gaussian Process and Extreme Value Theory-Based Data Augmentation
Arxiv
0+阅读 · 6月16日
Nonlinear regression models to forecast PM$_{2.5}$ concentration
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0+阅读 · 6月14日
Interpretable Scalar-on-Image Linear Regression Models via the Generalized Dantzig Selector
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0+阅读 · 6月13日
Machine Learning and the Random Walk Puzzle: Forecasting the CAD/USD Exchange Rate with Expanding Window Evaluation and SHAP Interpretability
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0+阅读 · 6月13日
Wild bootstrap for mean response inference in functional linear regression models
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The limits of interpretability in multiple linear regression
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0+阅读 · 6月14日
Risk Comparisons in Linear Regression: Implicit Regularization Dominates Explicit Regularization
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$p$-adic Linear Regression for Random Sampling with Digitwise Noise
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Identification-Robust Testing in Endogenous Functional Linear Regression with Weak or Irrelevant Auxiliary Variables
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0+阅读 · 6月4日
Locally Equivalent Weights for Multilevel Regression and Poststratification
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Multi-task Linear Regression without Eigenvalue Lower Bounds: Adaptivity, Robustness, and Safety
Arxiv
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参考链接
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