神经网络相关性系数r公式,神经网络预测数据

MATLAB神经网络训练图中R是什么

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

线性回归计算中的r怎么计算

1、r=∑(Xi-X)(Yi-Y)/根号[∑(Xi-X)²×∑(Yi-Y)²]上式中”∑”表示从i=1到i=n求和；X,Y分别表示Xi,Yi的平均数。

2、简单线性回归用于计算两个连续型变量(如X，Y)之间的线性关系，具体地说就是计算下面公式中的α和βα和β。

Y=α+βX+εY=α+βX+ε其中εε称为残差,服从从N(0,σ2)N(0,σ2)的正态分布，自由度为(n-1)-(2-1)=n-2为了找到这条直线的位置，我们使用最小二乘法(leastsquaresapproach)。

最小二乘法确保所有点处的残差的平方和最小时计算α和βα和β，即下面示意图中∑4i=1ε2i=ε21+ε22+ε23+ε24∑i=14εi2=ε12+ε22+ε32+ε42有最小值。

扩展资料：线性回归有很多实际用途。分为以下两大类：1、如果目标是预测或者映射，线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。

当完成这样一个模型以后，对于一个新增的X值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。

给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp，这些变量有可能与y相关，线性回归分析可以用来量化y与Xj之间相关性的强度，评估出与y不相关的Xj，并识别出哪些Xj的子集包含了关于y的冗余信息。

2、趋势线一条趋势线代表着时间序列数据的长期走势。它告诉我们一组特定数据（如GDP、石油价格和股票价格）是否在一段时期内增长或下降。

虽然我们可以用肉眼观察数据点在坐标系的位置大体画出趋势线，更恰当的方法是利用线性回归计算出趋势线的位置和斜率。参考资料来源：百度百科—线性回归。

统计学中的F值、P值和r分别表示什么意思，怎么求

F值时F检验的统计量值，F=MSR/MSE，其中MSR=SSR/自由度，MSE=SST/自由度，一般大于给定阿尔法相对的F量时说明显著。

P值是指（F检验或者T或者其余检验量）大于所求值时的概率，一般要小于于给定α就说明检验显著，p=P(|U|>=|u|)=|uα/2|)=α。

r值是拟合优度指数，用来评价模型的拟合好坏等,取值范围是【-1,1】，越接近正负1越好，R平方=SSR/SST，其中SSR是回归平方和，SST是总离差平方和。

扩展资料：统计学专业能力：1，具有扎实的数学基础，受到比较严格的科学思维训练。2，掌握统计学的基本理论、基本知识、基本方法和计算机操作技能；具有采集数据、设计调查问卷和处理调查数据的基本能力。

3，了解与社会经济统计、医药卫生统计、生物统计或工业统计等有关的自然科学、社会科学、工程技术的基本知识，具有应用统计学理论分析、解决该领域实际问题的初步能力。

4，了解统计学理论与方法的发展动态及其应用前景。5，对于理学学士，应能熟练使用各种统计软件包，有较强的统计计算能力；对于经济学学士，应具有扎实的经济学基础，具有利用信息资料进行综合分析和管理的能力。

6，掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法；具有一定的科学研究和实际工作能力。

神经网络线性函数R值为8，代表什么？

G73中的R值怎么算

R值算法：大径减小经除以2这是理论数（在实际情况中可适当调整，偏差不会很大），R有正负之分，从大径还是小径开始车，如果从小径到大径R就是负值，大到小是正值。A/R值分为压气A/R值、涡轮A/R值。

一般而言压气A/R值越大较适合低增压值涡轮使用。而压气A/R值小，较适合高增压值涡轮使用。但是相对而言压气A/R值的大小变化对涡轮性能的影响较小。而对于排气端的涡轮A/R值就显得十分重要了。

A/R值越小，即排废气的流速较高，涡轮在低转速区域的增压反应越快，涡轮迟滞减低，涡轮也就能在较低的转速区域取得较高的增压。但同时A/R值越小，加大了排气背压高转速废气流量不足，使高转马力有限。

相对的，A/R值越大，涡轮在低转速区域的反应越差，但尽管引擎的低转速增压难以上升，不过在高转速区域却可以产生更大的动力，高转高出力的倾向相当明确。

总而言之，A/R值小属于低扭力型涡轮，而A/R值大则是高转大出力涡轮。

扩展资料G73核心的体系结构源自最新的高端核心G71，因此它具备了G71的全部特性功能，差别主要是在流水线的数量以及内存总线位宽上。

G73核心采用了台积电的90纳米工艺制造，内部具备一亿七千七百万个晶体管，核芯面积为125平方毫米。

从规格来看，G73核心具备5个VertexShader、12个PixelShader、8个光栅操作处理器、两个64位DDR双通道内存控制器。

与高端GeForce7900GTX和GeForce7900GT都是8个VertexShader、24个PixelShader、16个具备双Z/Stencil输出的光栅操作处理器、4个64位DDR内存控制器相比，规格相差近乎一半，在性能表现降低的同时当然成本也大大降低。

由于G73继承自G71，因此G70所具备的shadermodel3.0支持（包括VertexTextureFetch）、FP16纹理双线性过滤、FP16帧缓存混合、纹理透明镂空抗锯齿、伽马纠正化抗锯齿等特性都完全保留。

这些技术配合高效的架构设计大大提升了现有产品的性能表现，这正是采用G73的几款产品7600GT、7600GS、7300GT性能表现出色的原因。

参考资料来源：百度百科—G73核心参考资料来源：百度百科—A/R值。

神经网络的准确率是怎么计算的？

其实神经网络的准确率的标准是自己定义的。我把你的例子赋予某种意义讲解：1，期望输出[1001]，每个元素代表一个属性是否存在。

像着4个元素分别表示：是否肺炎，是否肝炎，是否肾炎，是否胆炎，1表示是，0表示不是。2，你的神经网络输出必定不可能全部都是输出只有0,1的输出。

绝大部分是像[0.99680.00000.00010.9970]这样的输出，所以只要输出中的某个元素大于一定的值，例如0.7，我们就认为这个元素是1，即是有某种炎。

否则为0，所以你的[0.99680.00000.00010.9970]可以看成是[1,0,0,1],。

3，所以一般神经网络的输出要按一定的标准定义成另一种输出（像上面说的），看调整后的输出和期望输出是否一致，一致的话算正确，不一致算错误。

4，用总量为n的检验样本对网络进行评价，输出调整后的输出，统计错误的个数，记为m。所以检验正确率可以定义为n/m。

问卷中，信度系数r是怎么求得的？

信度是指测验结果的可靠程度，它是测验稳定性和可靠的重要指标，如果一次测验的得分与学生真实水平（理想真分数）相差不大，就可以说这个测验信度高。

测验结果的可信程度有两层意思，一是用同一份试卷在相同时间，测试同一水平的两组学生（如用初中毕业考试题，同时测验一个地区不同学校的初中毕业生），如果测试的结果大致相同（相关程度高），就说明这份测验题的可信程度高；这就是教育测量学说的重测信度；二是指用两份不同的测试题（形式不同水平相同）测试同一组学生，所得结果大致相同，也说明测试卷的可信程度高，这就是复本信度。

信度是一个统计的概念，对信度的估计完全采用统计的方法，不包括逻辑分析，从而保证它的可靠性。当然，在实践中没有一个完全没有误差的统计量，我们只是力求将误差降到最低程度。

信度可用相关系数表示，称之为信度系数，信度系数是介于正1到负1之间的一个数值。二信度的种类与计算方法信度种类主要有：重测法、复本法、库里信、分半法等。

由于分半信度应用较多，所以这里只介绍分半信度的计算方法。

1．用公式计算分半信度用公式分半信度法估计测验的信度，先按正常程序进行测验，再将全部试题分成相等的两半（一般按单号题和双号题来分），并分别计算每个被测者两半测验的总分，最后求出两半测验得分的相关系数，相关系数就是分半信度系数。

上述分半信度，仅是半个测验的信度，因此，需要对分半信度系数进行校正，校正一般可用斯皮尔曼——布朗公式，以求出整个测验的信度。

斯皮尔曼——布朗公式为：rii＝式中：rii表示全部测验的相关系数，rhh表示两半测验的相关系数。求出两半测验的相关系数，再将两半相关系数代入公式，便可求得整个测验的信度系数。

除斯皮尔曼——布朗公式外，常用的还有卢农公式：rtt=1―-格特曼公式：rtt=2（1―）相关系数是由正1到负1之间的数值，数值越大说明相关程度越高，测试可信程度也就越高。

同一测验用不同的信度方法所求得的信度系数是不相同，用分半法斯皮尔曼——布朗公式求得信度系数在0.70以上就可以了。将两半测验的相关数据代入公式，便可计算出相关系数。

R==式中X、Y单号题和双号题意得分；∑XY表示单号题与双号题总分乘积之和；∑X∑Y表示单号题得分之和与双号题得分之和的乘积；N表示测验学生人数。

∑X2表示单号题得分平方之和；（∑X）2表示单号题得分之和的平方；∑Y2表示双号题得分平方之和；（∑Y）2表示双号题得分之和的平方。