回归分析如何编数据模板图片

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一、模板如何算

模板的计算通常涉及具体的数学或编程上下文，但一般而言，它指的是根据某种固定格式或规则来计算或生成数据、代码或其他输出。

在详细解释模板如何算之前，需要明确模板的概念。模板是一种预设的格式或模型，它定义了一种结构或框架，用于指导如何创建或计算新的实例。在不同的领域，模板可以有不同的含义和应用。

在数学和统计学中，模板常用于数据处理和分析。例如，在回归分析中，可以使用一个模板来计算预测值，这个模板定义了输入变量和系数之间的关系。用户只需提供输入变量的值，模板就会根据预设的公式计算出预测结果。

在编程中，模板是一种强大的工具，用于创建可重用的代码。例如，在C++中，模板允许程序员编写与类型无关的代码。这意味着程序员可以编写一个函数或类的模板，然后在需要时将其实例化为特定类型。模板的计算发生在编译时，编译器根据提供的类型参数生成相应的代码。

在设计和建模中，模板用于创建标准化的输出。例如，在建筑设计中，可以使用模板来定义房间的布局、门窗的位置等。这些模板可以根据具体的项目需求进行调整和修改，以生成最终的建筑设计图。

综上所述，模板的计算或生成取决于其应用的上下文。在数学和统计学中，它可能涉及根据预设公式进行计算；在编程中，它可能涉及根据类型参数生成代码；在设计和建模中，它可能涉及根据标准化规则创建输出。无论在哪种情况下，模板都提供了一种高效、可重用的方法来处理数据和生成所需的输出。

二、Turn聚合报告分析(中)——牌面构造与EXCEL公式准备

Turn聚合报告分析（中）的核心在于通过科学的假定和固定变量，对Flop后的行动进行深入研究。以下是关键步骤的概述：

首先，设定分析模型，例如选取BTNvsBBSRP对局，Flop时的cbet策略为75%和混合check。然后，选取特定的牌面（如AsTd4h和AsQd7h）进行32个实例的Turn聚合报告生成。

在Excel中，构建了如下的框架：目标是分析每个Flop后的Turn阶段，BTN的Equity、EV（期望值）以及CB下注尺度的变化。使用VLOOKUP函数从Piosolver导出的数据中计算这些值，例如EQ的计算公式为=IFERROR(VLOOKUP(I4，AB:AC，2，FALSE)-L$3，"-")。

接下来，Excel表格中需要编辑牌面结构的变量，如Over、Top等，用于后续的回归分析。通过编码和分解牌面，创建逻辑判定式以描述牌型特征。完成这些准备工作后，即可将所有32个Flop数据导入模板进行批量分析。

数据分析-对数回归分析Python

昨天开始回归系列的第一篇，是最简单的一元线性回归。除了线形关系，还有各种非线性关系，比如指数关系、对数关系、多项式关系，这些都要使用对相应的数据变换后才能进行分析。今天就从对数分析开始，来进行演示说明。很多具体的参数和判别方式和昨天的一元线形回归一样，这一篇就不赘述了。

对数回归是一种非线性回归模型，它假设因变量和自变量之间存在对数关系。与线性回归不同，对数回归利用对数函数来捕捉自变量与因变量之间的非线性关系。通过对数变换，我们可以将原本的非线性关系转化为线性关系，从而使用线性回归的方法进行建模和分析。

对数回归的基本形式可以表示为：y=a+b?ln?(x)。

其中：y是因变量，x是自变量，a是截距，b是斜率。对数回归模型的拟合过程通常通过最小二乘法进行，即最小化预测值与实际值之间的平方差。

【对数回归与线性回归的关系】

对数回归本质上是线性回归的一种变形，通过对自变量取对数，解决非线性关系的问题。其核心思想是在对数尺度上使数据满足线性关系，从而利用线性回归的优势进行分析。

【对数回归的参数解释】

和一元线性回归一样，这里就说几个重要的参数：

斜率和截距

在对数回归模型中，斜率（）表示自变量每变动一个单位，对数变换后的因变量的变化量；截距（a）表示当自变量为1时，因变量的值。

R平方值

R平方值（R^2）是模型拟合优度的指标，表示模型解释了因变量变化的比例。R平方值越接近1，模型的拟合效果越好。

p值和假设检验

p值用于检验模型中自变量的显著性。假设检验中，通常设置显著性水平（例如0.05），当p值小于显著性水平时，认为自变量对因变量有显著影响。

AIC和BIC

AIC（Akaike信息准则）和BIC（贝叶斯信息准则）是模型选择的指标，越小越好。这些指标考虑了模型的复杂度，能够防止过拟合。

【案例演示】

还是使用广告费用的投入和销售额之间的关系来说明，只是现在只指数关系了，说明开始随着费用的投入，销售额是不对增加的，但是到了一定程度，就不会有明显增长了。

首先模拟数据↓

importpandasaspdimportnumpyasnpnp.random.seed(0)广告费用=np.random.exponential(scale=100，size=100)销售额=50+15*np.log(广告费用)+np.random.normal(scale=5，size=100)data=pd.DataFrame({'广告费用':广告费用，'销售额':销售额})

在做分析之前，先通过可视化原始数据和对数变换后的数据，帮助理解数据的分布和关系↓

importmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#设置中文字体为黑体plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#用来正常显示负号importseabornassnsplt.figure(figsize=(14，6))plt.subplot(1，2，1)sns.scatterplot(x=data['广告费用']，y=data['销售额'])plt.title('原始数据')plt.xlabel('广告费用')plt.ylabel('销售额')data['Log_广告费用']=np.log(data['广告费用'])plt.subplot(1，2，2)sns.scatterplot(x=data['Log_广告费用']，y=data['销售额'])plt.title('Log-TransformedData')plt.xlabel('Logof广告费用')plt.ylabel('销售额')plt.tight_layout()plt.show()

从图形可以清晰的看到，左边是原始数据的分布，呈指数分布；右边是变换后的效果，整体呈线形分布。

接下来就使用转换后的数据进行线性回归的模型构建。昨天介绍两种方法，今天这里就直接使用statsmodels来实现，更简单，且模型判断参数更丰富↓

importstatsmodels.apiassm#定义自变量和因变量X=sm.add_constant(data['Log_广告费用'])y=data['销售额']#拟合模型model=sm.OLS(y，X).fit()#输出模型摘要print(model.summary())

几个重要的参数：R方是0.939，调整R方是0.938。说明模型的拟合效果还是很好。Prob(F-statistic)接近0，模型整体显著；P值（P>|t|）接近0，模型参数也显著。整体来说模型效果很不错。绘制一下拟合后的图形↓

plt.figure(figsize=(14，6))plt.subplot(1，2，1)sns.scatterplot(x=data['广告费用']，y=data['销售额'])plt.plot(data['广告费用']，model.predict(sm.add_constant(np.log(data['广告费用'])))，color='red')plt.title('原始数据拟合线')plt.xlabel('广告费用')plt.ylabel('销售额')#拟合效果图（对数变换数据）plt.subplot(1，2，2)sns.scatterplot(x=data['Log_广告费用']，y=data['销售额'])plt.plot(data['Log_广告费用']，model.fittedvalues，color='red')plt.title('对数变化拟合曲线')plt.xlabel('Logof广告费用')plt.ylabel('销售额')plt.tight_layout()plt.show()

看上去效果也不错。

接下来就可以使用模型对数据进行预测了，我们先生成需要预测的数据集↓

#生成新的广告投入数据new_广告费用=np.random.exponential(scale=100，size=20)new_log_广告费用=np.log(new_广告费用)#创建新的DataFramenew_data=pd.DataFrame({'广告费用':new_广告费用，'Log_广告费用':new_log_广告费用})

因为模型是对数变换后的，所以预测的输入变量也需要进行对数变换，最终结果如下↓

#预测销售额new_data['Predicted_销售额']=model.predict(sm.add_constant(new_data['Log_广告费用']))

链接是我使用PowerBI整合的历史文章，按类型分类，可以根据需求查询：MicrosoftPowerBI↓

https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiNjI2NWQ3NjktYjU0ZC00ZWZhLTgzMDgtMGI4ZTk1ZDlkODM3IiwidCI6IjI3NDQ3MWQ0LTM4ZDQtNDVlZS1hMmJkLWU1NTVhOTBkYzM4NiJ9

End

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