模型思维 epub(思维模型epub)

领500g书库，关注公众号:程叫兽的宝藏 (长按可复制！)

热门下载区==>点此链接进入<<<

本文节选自《模型思维 epub》

07线性模型是的，我承认我在说谎。但为什么你非要强追我给出一个线性解释呢!线性解释几卑总是谱言埃菜娜。费兰特(ElenaFerrante)模型通常假定变量之间存在某种特定的函数关系。这种关系可以是线性的，也可以是非线性的，或者可以包括阐值效应。在这些模型中，线性模型是最简单且应用最广泛的。本章的重点就是线性模型。教育对收入的影响、因锻炼而增加的期望寿命，以及收入对选民投票率的影响，都可以用线性模型来解释。在本章的开头部分，先回顾一下单变量线性郴数。然后讲解了如何通过回归将数据与线性函数拟合，并揭示各种效应的符号、大小和显著性。我们还讨论了为什么误差、噪声和异质性意味着数据不会全部落在回归线上。接着，我们扩展了线性模型以容纳更多的变量，并讨论了如何拟合多元线性模型。为了建立多变量模型的直觉，我们将成功建模为技能和运气的线性函数。本章的结尾部分总结了如何依靠数据和回归指导行动、减少错误，但是这样做也可能会导致边际行为，进而导致保守的行为。确实，“唯大系数论”思维可能会扼杀创新。为了确定更多的创新项，我们可能需要考虑构建其他更具推测性的模型。线性模型在线性关系中，由于第二个变量的变化而导致的第一个变量的变化量不依赖于第二个变量的值

思维模型佩奇

。假设树木的高度与树木的年龄呈线性关系，那么树木每年生长的高度相同。假设房子的价值随它的面积〈平方米)线性增加，那么房子面积扩大200平方米所带来的房子价值的增量，等于房子面积扩大100平方米所带来的房子价值增量的两倍，400平方米的扩大使房子的价值增加了4倍。线性模型在线性模型中，自变量x的变化，会导致因变量y的线性变化，用如下方程表示:y=mXx+b，m等于直线的斜率，b等于截距，即当自变量等于0时的因变量值。线性回归模型的目标是找到能够最小化到各数据点的直线。线性回归可以解释犯罪、洗衣机销量，甚至可以解释葡萄酒价格的变化。!假设我们找到了一组年龄介于20岁到60风之间的成人的年龄数据以及他们每个星期走路的距离，可以发现如下回归方程:第i个人步行的英里数=-0.1X年龄i+12+gsi这个回归方程不仅告诉我们这种效应的符号〈距离随年龄的增长而减少)，还告诉我们这种效应影响的大小〈年龄每增加1岁，距离减少1/10英里)。在这个例子中，截距并不重要，因为它位于数据范围之外，也就是说，数据原本就不包括年龄接近于0的人。根据这个方程，我们可以预测，一个40岁的人每个星期步行8英里，而50岁的人则每个星期步行7英里。但是，用于产生

《模型思维》佩奇

回归的数据不会全部都落在回归线上。图7-1显示了用于生成回归线的假想数据。其中灰色圆圈代表的人名叫博比，他40岁了，每个星期步行11英里，比模型估计的要多走3英里。为了使数据与模型一致，我们在方程中给每个数据点增加了一个误差项，用es表示，等于模型估计值与因变量实际值之间的差异。博比的误差项等于+3英里。20304050604止人二全图7-1散点图和回归线在社会环境和生物环境中，我们不能期待会有完美的线性拟合。结果通常取决于多个变量，但是根据定义，单变量回归只能包含一个变量。由于这些被省略的变量，预测值可能会偏离实际值。博比走的路可能要比预期更多，因为作为植物学教授，他要带他的学生到树林里采集标本。这个模型没有把职业作为一个变量，但是职业有助于解释为什么图7-1中的数据点没有落在回归线上。g项也可能由测量误差引起。如果人们忘记随身携带智能手机，或者将智能手机借给他人，那么利用智能手机收集的健身数据就会包含误差。此外，环境噪音也可能导致误差，比如入们可能会因为坐在颠自的汽车上而获得额外的步行里程。2回归线越靠近数据，模型解释的数据越多，R“就越大〈得到解释的百分比越大)。如果数据全部都怡好位于回归线上，R“就等于100%。

斯科特佩奇模型思维简书

综上：思维模型epub值得推荐阅读