回归分析 | R语言 -- 多元线性回归多元线性回归是简单线性回归的扩展,用于基于多个不同的预测变量(x)预测结果变量(y)。 例如,对于三个预测变量(x),y的预测由以下等式表示:y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3回2023-02-24Python160
R语言实现线性拟合formula代表拟合的公式,如Y~X,则对因变量Y和自变量X作线性拟合拟合模型为 y=a+bx ,如Y 0+X或Y X+0则除对因变量Y和自变量X作线性拟合外,还规定改直线必过原点及拟合模型为 y=x 。 lm对象即lm函数返回2023-02-24Python160
r中如何去除残差图里的样本点r语言中残差与回归值的残差图r语言中残差与回归值的残差图_R语言基础-数据分析及常见数据分析方法weixin_39953102原创关注1点赞·7168人阅读R表达式中常用的符号残差(Residuals)残差是真实值与预测值之间的差,五个分位2023-02-24Python380
回归分析 | R语言 -- 多元线性回归多元线性回归是简单线性回归的扩展,用于基于多个不同的预测变量(x)预测结果变量(y)。 例如,对于三个预测变量(x),y的预测由以下等式表示:y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3回2023-02-24Python130
看R语言建立回归分析,如何利用VIF查看共线性问题方法步骤1、首先,先教大家如何使用SPSS多元线性回归分析2、接下来是范例说明:此案例是希望找到与营收相关的多元回归式原先加入参数有:5个调整後回归R方:0.888显着性:皆小於0.05看起来相当拟合,无任何差错3、可依个人需求,勾2023-02-24Python220
R语言 RDA分析(去冗余物种)也做了挺多次RDA分析,自己现在小结一下RDA分析流程: 就我个人而言,虚线前面都是不太经历的步骤,我一般不会主动删去样品的环境信息,因为我接触的菌群这块本来就没有什么多余的环境信息-_-||,所以我的重点放在怎么去除多余OTU或菌群上2023-02-24Python150
如何在R语言中使用Logistic回归模型Logistic回归在做风险评估时,一般采用二值逻辑斯蒂回归(Binary Logistic Regression)。以滑坡灾害风险评估为例。1、滑坡发生与否分别用0和1表示(1表示风险发生,0表示风险未发生);2、确定影响滑坡风险的影响因2023-02-24Python150
R语言GEO数据挖掘:步骤三:进行基因差异分析用limma包,这里注意,limma包是对基因芯片表达矩阵的分析,不能对逆转录RNAseq表达矩阵进行分析(因为数据特征不同),RNAseq需要用另一种方法 解读此表 但是上面的用法做不到随心所欲的指定任意两组进行比较,所有还有下一2023-02-24Python310
回归分析 | R语言 -- 多元线性回归多元线性回归是简单线性回归的扩展,用于基于多个不同的预测变量(x)预测结果变量(y)。 例如,对于三个预测变量(x),y的预测由以下等式表示:y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3回2023-02-24Python150
用R语言计算多水平之间的相关性先把整个数据读进来,比如赋值给data。data第一列是A1,A2什么的。A<-as.matrix(data[grep("A",data[,1]),-1])B<-as.matrix(data[g2023-02-24Python140
R语言实现线性拟合formula代表拟合的公式,如Y~X,则对因变量Y和自变量X作线性拟合拟合模型为 y=a+bx ,如Y 0+X或Y X+0则除对因变量Y和自变量X作线性拟合外,还规定改直线必过原点及拟合模型为 y=x 。 lm对象即lm函数返回2023-02-24Python150
R语言数据集1. 向量 Vector 向量是用于储存数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。执行组合功能能的函数可用来创建向量。 单个向量中的数据必须拥有相同的类型或模式(即数值型、字符型或逻辑型)。同一向量中无2023-02-24Python210
如何利用R软件绘制箱线图方法步骤打开r软件,输入数据集。这里以一个班级的学生成绩为例来介绍箱线图的使用方法。输入绘制箱线图命令boxplot(class1),运行命令,得到一班学生成绩箱线图。箱线图箱体中间的粗黑线表示中位数所在位置,可以看到本例的平均值大约在82023-02-24Python190
R语言线性回归esrequre <- function(x){ #求标准差平方估计值sum <- 0sum0 <- 0for(i in 1:length(x)){sum0 <- residu[i]^2sum2023-02-24Python100
R语言:有关差异分析的检验方法1 读取,计算均值,箱图观察 2 查看数据分布 2.1 hist直方图 2.2 qqnorm散点图 3 Shapiro-Wilk正态性检验 4 方差齐性检验意义:方差分析就是在大家误差水平2023-02-24Python170
r语言 逻辑回归 实例自变量有多个辑回归是回归模型,其中响应变量(因变量)具有明确的值,如:TrueFalse或01。 它实际测量二元响应作为响应变量,是基于与预测变量有关它的数学方程的值的概率。逻辑回归一般的数学公式是:y = 1(1+e^-(a+b1x1+b2x22023-02-24Python180
r语言使用上述的回归模型,向后预测5年,看gdp会是多少(1)plot(lm.ridge(GDP~Consume+Investment+IO+Population+Jobless+Goods,data=dat,lambda=seq(0,0.3,0.001)))#和线性回归类似,这个plot可以画2023-02-24Python570
R语言实现线性拟合formula代表拟合的公式,如Y~X,则对因变量Y和自变量X作线性拟合拟合模型为 y=a+bx ,如Y 0+X或Y X+0则除对因变量Y和自变量X作线性拟合外,还规定改直线必过原点及拟合模型为 y=x 。 lm对象即lm函数返回2023-02-24Python300
求大神帮忙用R语言自己写一个GLM广义线性模型的函数请教如何实现广义线性模型GLM作图1、广义线性模型GLM很简单,举个例子,药物的疗效和服用药物的剂量有关。这个相关性可能是多种多样的,可能是简单线性关系(发烧时吃一片药退烧0.1度,两片药退烧0.2度,以此类推;这种情况就是一般线性模型),2023-02-24Python200
看R语言建立回归分析,如何利用VIF查看共线性问题方法步骤1、首先,先教大家如何使用SPSS多元线性回归分析2、接下来是范例说明:此案例是希望找到与营收相关的多元回归式原先加入参数有:5个调整後回归R方:0.888显着性:皆小於0.05看起来相当拟合,无任何差错3、可依个人需求,勾2023-02-24Python230