Multiple Linear Regression Analysis
在实际数据上实施多个线性回归：使用Python的假设检查，模型评估和结果解释。后来的多线性回归分析首先出现在数据科学上。
Unlock the Power of ROC Curves: Intuitive Insights for Better Model Evaluation
超出了定义：掌握AUC和ROC分析的实际数据Sciencethe的真实含义解锁ROC曲线的力量：更好的模型评估的直觉见解首先出现在数据科学方面。
可処分所得を下押しする家計負担の増加～インフレ下で求められるブラケットクリープへの対応～
■摘要 尽管个人消费正在复苏，但仍低于新冠疫情之前的水平，主要原因是可支配收入增长缓慢。 新冠肺炎疫情以来实际可支配收入下降的主要原因是物价上涨，但家庭负担增加（主要是税收和社会费用）也是压低可支配收入的一个因素。 社会负担率几乎稳步上升，从1994年的13.5％上升到2023年的19.7％。此外，税负率由1994年的7.6%下降到2003年的5.8%，随后呈上升趋势，2023年将达到7.4%。 家庭所得税支出的增长速度快于工资的增长速度。根据私营部门工资调查，所得税占工资总额的比例将从2010年的3.86％上升到2023年的5.10％。这是因为每个薪资等级的税率都在增加，而且较高薪资等级的工
Wrong, NBC News, Climate Change Isn’t Causing Rising Coffee Prices, Production Is Increasing
NBC 将气候变化描绘成咖啡价格上涨的主要驱动因素，反映了媒体倾向于将几乎所有发生的坏事都归咎于气候变化。 NBC 错误地汇总了短期天气事件和长期气候趋势，更重要的是，它忽略了咖啡产量在近几十年来大幅增加，经常创下产量记录的事实。NBC 新闻没有查看实际数据，而是依靠没有任何事实依据的“专家意见”。这种草率的报道缺乏应有的谨慎，未能全面了解影响咖啡价格的因素，包括经济动态和农业实践。NBC 新闻完全没有考虑这些数据和变量，而是诉诸陈旧的虚假气候灾难叙述。
Surging Car Sales Spark Upside Surprise For Retail Spending In November
汽车销量飙升引发 11 月零售支出意外上涨美国银行的预测者们——一改往日的预测——或多或少与 11 月零售销售的普遍预期一致……实际数据喜忧参半，整体零售销售环比增长 0.7%（好于预期），而核心零售销售令人失望。整体零售销售好于预期，同比增长 3.8%——为 2023 年 12 月以来的最高水平……资料来源：彭博社汽车及零部件是推动上行惊喜的最大因素……在线零售商也推动了销售……汽车及零部件经销商的销售额连续第二个月飙升至历史新高……关键的“对照组”销售额环比增长 0.4%（符合预期），为 GDP 提供了支撑……资料来源：彭博社美国银行指出，我们在感恩节前后看到的强劲支出持续到网络星期一那一
Kamala Harris’s Ascent Shows How Political Hardball—And Smart Polling—Pays Off
到目前为止，对哈里斯竞选活动的热情证明了民主党精英将乔·拜登退出竞选的决定是正确的。这只是基于政治氛围的幸运猜测吗？还是有实际数据支持这一决定？
2024・2025年度経済見通し－24年4-6月期ＧＤＰ2次速報後改定
■摘要 <实际增长率：预计2024财年为0.7%，2025财年为1.1%> 2024年4月至6月期间的实际GDP（第二次初步数据）将归因于私人消费和资本投资的向下修正利率从第一次初步报告中较上季度的0.8%（年率3.1%）下调至较上季度的0.7%（年率2.9%）。为了应对第二次GDP初步报告的结果，8月份公布的经济前景有所修正。预计2024财年实际GDP增长率为0.7%，2025财年实际GDP增长率为1.1%。对2024财年的预测下调了0.1%，以反映2024年4月至6月期间的实际数据以及对7月至9月期间预测的下调。 2024年7月至9月期间，虽然所得税和住民税减免的效果将显现，但由于临时地震
Doping: A Technique to Test Outlier Detectors
使用精心制作的合成数据来比较和评估异常值检测器本文继续我的异常值检测系列，继“计数异常值检测器”和“频繁模式异常值因子”之后，还提供了我书“Python 中的异常值检测”的另一段摘录。在本文中，我们将研究测试和评估异常值检测器的问题，这是一个众所周知的难题，并提出一种解决方案，有时称为掺杂。使用掺杂，实际数据行（通常）被随机修改，但修改方式可以确保它们在某些方面可能是异常值，因此应该由异常值检测器检测到。然后，我们可以通过评估探测器检测掺杂记录的能力来评估探测器。在本文中，我们专门研究表格数据，但同样的想法也可以应用于其他模态，包括文本、图像、音频、网络数据等。测试和评估其他类型的模型如果您熟
BanditPAM: Almost Linear-Time k-medoids Clustering via Multi-Armed Bandits
TL;DR想要比 \(k\)-means 更好的东西吗？我们最先进的 NeurIPS \(k\)-medoids 算法 BanditPAM 现已公开！\(\texttt{pip install banditpam}\)，您就可以开始了！与 \(k\)-means 问题一样，\(k\)-medoids 问题是一个聚类问题，我们的目标是将数据集划分为不相交的子集。然而，在 \(k\)-medoids 中，我们要求聚类中心必须是实际数据点，这允许对聚类中心进行更好的解释。\(k\)-medoids 还可以更好地处理任意距离度量，因此如果您使用 \(L_1\) 之类的度量，您的聚类对异常值会更稳健。尽
BanditPAM: Almost Linear-Time k-medoids Clustering via Multi-Armed Bandits
TL;DR想要比 \(k\)-means 更好的东西吗？我们最先进的 NeurIPS \(k\)-medoids 算法 BanditPAM 现已公开！\(\texttt{pip install banditpam}\)，您就可以开始了！与 \(k\)-means 问题一样，\(k\)-medoids 问题是一个聚类问题，我们的目标是将数据集划分为不相交的子集。然而，在 \(k\)-medoids 中，我们要求聚类中心必须是实际数据点，这允许对聚类中心进行更好的解释。\(k\)-medoids 还可以更好地处理任意距离度量，因此如果您使用 \(L_1\) 之类的度量，您的聚类可以对异常值更具鲁棒
星期五很有趣，但是有实际数据！查看Gapminder世界。单击左侧栏顶部的“打开图菜单”框以查看示例图。或者，有关更多信息，请单击“垂直或水平轴”标题，然后插入所需的任何数据。真的很酷。 （是的，它的加载缓慢，但它是[…]后Gapminder世界。哇！首先出现在偶然的经济学家中。
