标签为 linear model 的文章
辛普森悖论描述了一种情况，即在某个组内两个变量之间可能存在负相关关系，但当来自多个组的数据合并时，这种关系可能会消失甚至反转符号。下面的gif（来自辛普森悖论的维基百科页面）很好地展示了这一点。
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辛普森悖论描述了一种情况，即在某个组内两个变量之间可能存在负相关关系，但当来自多个组的数据合并时，这种关系可能会消失甚至反转符号。下面的gif（来自辛普森悖论的维基百科页面）很好地展示了这一点。
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辛普森悖论描述了一种情况，即在某个组内两个变量之间可能存在负相关关系，但当来自多个组的数据合并时，这种关系可能会消失甚至反转符号。下面的gif（来自辛普森悖论的维基百科页面）很好地展示了这一点。
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辛普森悖论描述了一种情况，即在某个组内两个变量之间可能存在负相关关系，但当来自多个组的数据合并时，这种关系可能会消失甚至反转符号。下面的gif（来自辛普森悖论的维基百科页面）很好地展示了这一点。
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本笔记本展示了如何拟合相关的时间序列使用多元高斯随机游走（GRWs）。特别是，我们对时间序列数据进行贝叶斯回归，该回归依赖于基于GRWs的模型。
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本笔记本展示了如何拟合相关的时间序列使用多元高斯随机游走（GRWs）。特别是，我们对时间序列数据进行贝叶斯回归，该回归依赖于基于GRWs的模型。
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重复的隐式目标名称：“glm: 稳健线性回归”。
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重复的隐式目标名称：“glm: 稳健线性回归”。
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