返回系数估计向量

资 源 简 介

返回系数估计向量

详 情 说 明

在统计分析或机器学习建模过程中，返回系数估计向量是一个常见的需求。系数估计向量包含了模型中各变量的权重系数，反映了自变量对因变量的影响程度。

当我们需要获取模型的详细参数时，stats参数可以返回各种估计值，如标准误差、p值、置信区间等统计量，这对评估模型性能和解释模型结果非常有帮助。

加权函数(wfun)的指定允许我们为不同数据点分配不同的权重，这在处理异方差数据或异常值时特别有用。通过选择合适的加权函数，可以提高模型对特定数据模式的适应能力。

调协常数(tune)用于调整模型的敏感度或鲁棒性，不同的调协常数会影响模型对异常值的容忍程度，需要根据具体问题和数据特点进行设置。

常数项(const)的处理是一个重要的建模决策。在大多数情况下，保留常数项(设置为'on')是合理的，因为它代表了当所有自变量为零时的基准预测值。但在某些特殊场景下，如物理约束要求x=0时y必须为0的情况下，可以关闭常数项(设置为'off')。

这些参数和选项的组合使用，能够帮助我们构建更加精确和符合实际需求的统计模型。