回归分析 | R语言 -- 多元线性回归

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
Python240
求大神帮忙用R语言自己写一个GLM广义线性模型的函数

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),
Python430
R语言实现线性拟合

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
Python120
scale-location图怎么看

scale-location图怎么看

R,线性回归)R语言里的模型诊断图(Residuals vs Fitted,Normal QQ , Scale-Location ,Residuals Leverage) 线性回归,是概率统计学里最重要的统计方法,也是机器学习中一类非常重要
Python140
R语言学习DAY04:回归分析

R语言学习DAY04:回归分析

R本身是一门统计语言,主要用于统计分析,前面的语法部分算是基础,接下来开始进入统计模型应用。首先从最常用的回归分析说起。 有关线性回归分析模型的基本假定需要注意:1)关于随机干扰项的高斯-马尔科夫定理;2)关于自变量的:不存在共线性;3
Python120
R语言实现线性拟合

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
Python150
如何在R语言中使用Logistic回归模型

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
Python210
怎么样学习R语言?

怎么样学习R语言?

1.初级入门《An Introduction to R》,这是官方的入门小册子。其有中文版,由丁国徽翻译,译名为《R导论》。《R4Beginners》,这本小册子有中文版应该叫《R入门》。除此之外,还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。
Python190
R语言线性回归

R语言线性回归

esrequre &lt- function(x){ #求标准差平方估计值sum &lt- 0sum0 &lt- 0for(i in 1:length(x)){sum0 &lt- residu[i]^2sum
Python180
如何在R语言中使用Logistic回归模型

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
Python170
R语言泊松Poisson回归模型分析案例

R语言泊松Poisson回归模型分析案例

R语言泊松Poisson回归模型分析案例这个问题涉及马蹄蟹研究的数据。研究中的每只雌性马蹄蟹都有一只雄性螃蟹贴在她的巢穴中。这项研究调查了影响雌蟹是否有其他男性居住在她附近的因素。被认为影响这一点的解释变量包括雌蟹的颜色(C),脊椎状况(
Python170
基于R语言实现Lasso回归分析

基于R语言实现Lasso回归分析

基于R语言实现Lasso回归分析主要步骤:将数据存成csv格式,逗号分隔在R中,读取数据,然后将数据转成矩阵形式加载lars包,先安装调用lars函数确定Cp值最小的步数确定筛选出的变量,并计算回归系数具体代码如下: 需要注意的地方: 1、
Python130
R语言学习DAY04:回归分析

R语言学习DAY04:回归分析

R本身是一门统计语言,主要用于统计分析,前面的语法部分算是基础,接下来开始进入统计模型应用。首先从最常用的回归分析说起。 有关线性回归分析模型的基本假定需要注意:1)关于随机干扰项的高斯-马尔科夫定理;2)关于自变量的:不存在共线性;3
Python130