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2023-04-13Python160
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2023-04-10Python180
stata做完ologit之后怎么对因变量做线性模拟用reg命令来做。线性模型是一类统计模型的总称,制作方法是用一定的流程将各个环节连接起来,包括线性回归模型,方差分析模型,应用于生物,医学,经济,管理。Reg 即对注册表子项信息和注册表项值中的值执行添加、更改、导入、导出以及其他操作的命令2023-04-10Python220
如何在R语言中使用Logistic回归模型在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价、身高、GDP、学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量。然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败、流失或不流失、涨或跌等,对于这类问题,线性回归2023-04-09Python170
R语言 广义加性模型GAM原文链接:http:tecdat.cn?p=208821导言这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此,我们首先需要看一下线性回归,看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。2回归模型假设我们有一些带有两个属性Y2023-04-09Python210
机器学习模型评价指标及R实现机器学习模型评价指标及R实现1.ROC曲线考虑一个二分问题,即将实例分成正类(positive)或负类(negative)。对一个二分问题来说,会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类,即为真正类(True positive)2023-04-09Python150
R语言多层模型混合模型lmer多层回归模型通常涉及到对同一个体进行反复测量,这样得到的数据就不再相互独立而是存在某种相关性,所以普通线性回归不再适用。当这种反复测量是在不同时点上进行时,这就称为面板数据分析(panel data analysis)或者纵向数据分析(lo2023-04-08Python150
用R语言做PCA的具体步骤#导入你的矩阵,我的矩阵是包含列名称和行名称的exp = read.table('exp.txt', header = TRUE ,sep = 't' )require(graphics)#调用PC2023-04-06Python150
用R语言做PCA的具体步骤#导入你的矩阵,我的矩阵是包含列名称和行名称的exp = read.table('exp.txt', header = TRUE ,sep = 't' )require(graphics)#调用PC2023-04-04Python240
如何用r语言进行多重共线性检验就是你之前一个无限制模型(Unrestricted Model)的那个对象(object),比如题主这里举例说可以是: lm.test<-lm(y~X1+X2+X3,data=D).这个model就是lm.test这个线性回归对2023-04-03Python190
c语言如何定义一个线性函数y=kx+b的系数k,b,从键盘读取这两个系数,并读取任意?float k,b,x,yprintf("请输入k,b:")scanf("%f%f",&k,&b)printf("请输入x:")scanf("2023-04-03Python210
使用R语言对SSR数据做主成分分析(PCA)的一个简单小例子示例数据来自于R语言包 poppr ,csv文件存储,数据格式如下 使用到的是R语言的 poppr 包中的 read.genalex() 函数poppr 第一次使用需要先安装 读入数据 读入数据直接是 genclone obje2023-04-02Python110
R语言中实现层次聚类模型R语言中实现层次聚类模型大家好!在这篇文章中,我将向你展示如何在R中进行层次聚类。 什么是分层聚类?分层聚类是一种可供选择的方法,它可以自下而上地构建层次结构,并且不需要我们事先指定聚类的数量。该算法的工作原理如下:将每个数据点放入其自己的2023-04-02Python170
如何用python作空间自回归模型基本形式线性模型(linear model)就是试图通过属性的线性组合来进行预测的函数,基本形式如下: f(x)=wTx+b 许多非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层结构或者高维映射(比如核方法)来解决。线性模型有很好的解释性。线性回归2023-04-02Python190
如何用C语言实现数组的卷积过程~~~积分为线性卷积,和圆形卷积。而题目是线性卷积,然后是所求的结果个数是上面两个数组 个数的和减去1比如上面h数组里面单元是5而x数组 是4所以肯定一点是结果是等于8个数的result[(sizeof(h) + sizeof(x))s2023-04-01Python210
r语言怎么计算回归模型的置信区间?用predict就能做到。predict的用法:predict(object, newdata, se.fit = FALSE, scale = NULL, df = Inf,interval = c("none"2023-04-01Python190
python中fit函数返回什么python无内置fit函数。返回如下出错信息:>>>fit(0.8)Traceback (most recent call last):File "<stdin>&2023-03-30Python170
如何学习r语言 知乎第一,理解代码的含义。第二,执行代码。这里是R进行数据分析的一些代码,希望对你有用。1.1导入数据install.packages('xslx')library(xlsx)Sys.setlocale("LC_A2023-03-30Python120
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2023-03-29Python140
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2023-03-29Python200