股票模型 我回想起几个月前做过的偏相关分析。当时，我主要对 南非电话号码几位数 可以在几个小时内完成的初步了解感兴趣，因此我选择了使用 Linkscape 的一组有限的四个指标作为控制变量的偏相关分析。偏相关使用线性回归模型来预测相关变量（在本例中是 Facebook 分享和搜索位置），这是最简单的回归模型。它的优点是完善且易于使用，但当底层关系更复杂或非线性时，它就显得不足了。此外，由于当时我们对链接感兴趣，所以我没有尝试控制其他社交媒体信号。 我开始怀疑，如果我尝试使用 Twitter/Google Buzz 和 Linkscape 提供的所有链接指标来构建更复杂的模型，结果是否会改变，因此我开始构建模型。
在描述模型之前，写下我们的建模假设很重要。它们是： Google 使用链接指标进行排名，类似于我们的 Linkscape API 中提供的指标。 Google 使用其他社交媒体数据，特别是推文和 Google Buzz 分享来进行排名。 我们正在测试 Facebook 股票是否能除了这些因素之外提高预测能力。 为了建立模型，我选取了排名因素报告中使用的完整数据集的一个子集（经过数据质量筛选，但