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2023-02-24Python190
学习R语言需要计算机语言基础吗?推荐什么书来学呢?我想自学首先R是一种专业性很强的统计语言,如果想学得快一些的话,基本的统计学知识要懂,不然很多东西会掌握的比较慢。 掌握基本语法和操作,推荐国内的已经翻译的比如《R语言实战》《R语言编程艺术》,这个过程中最好结合一些小例子来做一些分析的东西。其2023-02-24Python250
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
dw检验法可以检验多重共线性吗正文共: 4314字 54图预计阅读时间: 11分钟嘿喽,我是则已。这是stata的第五期学习。 前面学习了聚类分析、ols回归分析。今天来学习:回归检验。学到这里,恭喜你,你已经对最基本回归分析整个流程都走了一遍。接下来涉及的非线性回归,2023-02-24Python150
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2023-02-24Python210
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2023-02-24Python180
可决系数R2等于0和等于1时分别是什么情况?当r2=1时表示绝对的线性相关性,r2=0表示无线性相关性(并不一定有独立性)。可决系数可以看成相关系数的平方,相关系数代表两个变量之间的线性相关性,且-1≤r≤1。因此,可决系数也可以看为拟合优度,R²的值越接近1,说明回归方程对观测2023-02-24Python120
在哪儿下载R语言软件?《R语言4.0.4软件》百度网盘资源免费下载:链接: https:pan.baidu.coms160twe4ScMvIbGm2TI_sjHw?pwd=3ts7 提取码: 3ts7R语言4.0.4是一款专业的统计建模软件,与其它建2023-02-24Python180
R语言,如何提取dataframe里的资料首先,既然你要画残差(residual)的qqplot 那一定要先做回归。你没说明回归自变量和因变量都是什么,假设第二列是因变量pressure[2],第三列是自变量pressure[3]1.回归>lm.fit<-l2023-02-24Python160
2 - 混合线性模型(Mixed models)这次是介绍混合线性模型的一些基础特性 从线性模型变转变为混合模型,是为解决实际问题 混合模型是在康奈尔大学建立的, 为什么在这里? 首先对线性模型(y = Wb + e )拓展,W → [X Z] modeling y(对2023-02-24Python170
如何用R语言画ROC曲线图R语言如何做ROC曲线ROC曲线,做分类时经常会用到的一种结果表现方法。诸如此类的工作,首选工具当然是R。在CRAN上搜了一下,找到一个叫ROCR的包。尽管这个包已经很久没更新了,但用起来还是很爽的。先看一下我画的ROC曲线。里面是三份预测2023-02-24Python270
R语言中 成分残差图的结果怎么看那个最佳答案说的跟这个问题没有关系。我在学习r语言的线性回归的时候遇到了这个问题。这个图是用来判断你对回归模型的线性假设是否成立的。看法如下:按照书上所说就是:“若图形存在非线性,则说明你可能对预测变量的函数形式建模不够充分,那么就需要添加2023-02-24Python140
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+b2x22023-02-24Python160
r语言如何数据分析r语言数据分析是查看数据的结构、类型,数据处理。根据查询相关资料信息显示:R语言是一个开源、跨平台的科学计算和统计分析软件包,具有丰富多样、强大的的统计功能和数据分析功能,数据可视化可以绘制直方图、箱型图、小提琴图等展示分数的分布情况可以通2023-02-24Python260
在R中logistic回归,对新的数据做预测出现新的层次,怎么办在R语言中使用Logistic回归模型:Logistic模型主要有三大用途:1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素;2)用于预测,可以预测某种情况发生的概率或可能性大小;3)用于2023-02-24Python190
什么叫差分,差分方程是啥?1、差分又名差分函数或差分运算,差分的结果反映了离散量之间的一种变化,是研究离散数学的一种工具。它将原函数f(x) 映射到f(x+a)-f(x+b) 。差分运算,相应于微分运算,是微积分中重要的一个概念。差分又分为前向差分、向后差分及中心差2023-02-24Python190
如何在R语言中使用Logistic回归模型logit=glm(y~x1+x2,data=data,family=binomial(link='logit'))glm表示广义线性回归,data表示y,x1,x2所在的数据集,family中的link用来选择回归类型2023-02-24Python210
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
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),2023-02-24Python220
如何用r软件对给定数据进行回归分析(不能用lm函数)可以试着探索一下summary(lm(y~x))到底是什么。 首先看一下summary(lm(y~x))是什么数据类型: >mclass(summary(m)) [1] "summary.lm" #可以看2023-02-24Python470