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;32023-02-23Python120
用方差稳定变换y=√y消除异方差用R怎么做用方差稳定变换y=√y消除异方差用R做法:原模型y=a+bx+e的异方差指的是随机干扰项e存在异方差。在样本回归函数中,随机干扰项不能观测,只能观测残差项,利用怀特检验等方法可以得到异方差与自变量的某种关系,即异方差结构,比如e^2=d*2023-02-23Python130
如何用Python进行线性回归以及误差分析线性回归:设x,y分别为一组数据,代码如下import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npro=np.polyfit(x,y,deg=1)#deg为拟合的多项式的次数(线性回归就选1)r2023-02-23Python180
R语言做时间序列分析时,summary给出的结果都是什么意思啊?这个是自动适应参数估计的结果。模型估计为ARIMA(4,0,2),即ARMA(4,2)系数为:ar1 ar2 ar3ar4ma1ma2-0.55050.23160.0880-0.4325-0.19442023-02-23Python170
中央财经大学有哪些教授的课错过悔终身?其实中财值得推荐的老师特别的多,大四老学姐就在这里给大家推荐2位我个人觉得超有意思的老师的课,不去上他们的课可能真的会后悔终生hhh1:李健李健老师上课给人的感觉就是特别的专业,课堂也十分生动有趣,实在是太棒啦!李健老师在1983年毕业于2023-02-23Python170
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2023-02-23Python160
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),2023-02-23Python170
R中如何使用boston数据spdep.pdfboston Corrected Boston Housing Data就是含:boston.c : data frame has 506 rows and 20 columnsboston.utm : a matrix2023-02-23Python170
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(lo2023-02-23Python240
局部多项式的span怎么确定局部多项式回归拟合是对两维散点图进行平滑的常用方法,它结合了传统线性回归的简洁性和非线性回归的灵活性。当要估计某个响应变量值时,先从其预测变量附近取一个数据子集,然后对该子集进行线性回归或二次回归,回归时采用加权最小二乘法,即越靠近估计点的2023-02-23Python310
r语言调用什么函数可绘制等值线图第一步,定义两个向量week和sales,其中week是由字符串构成的元素,sales是由数值构成的;然后分别展示这两个向量,如下图所示:第二步,利用plot函数绘制图形,week作为x轴值,sales作为y轴值,执行plot(week,s2023-02-23Python120
用r语言做数据分析好学吗?非常好学。输入几行代码,即可得到结果。R不但数据分析好用,而且作图能力极好,推荐你用。下面是R数据分析的一些代码,包括数据导入、方差分析、卡方测验、线性模型及其误差分析。希望可以帮到你:1.1导入数据install.packages(2023-02-23Python140
用R语言Box-cox进行转换后,数据还是非正态是为什么?一、boxcox变换不是万能的,本质上还是幂变换。而在x^(lambda)中,lambda取不同值在直方图上的表现主要就是将x上的大值是往左还是往右拉的问题。(PS:你可以自己多试几个lambda)二、kolmogorov smirnov检2023-02-23Python180
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Y2023-02-23Python170
用r语言做数据分析好学吗?非常好学。输入几行代码,即可得到结果。R不但数据分析好用,而且作图能力极好,推荐你用。下面是R数据分析的一些代码,包括数据导入、方差分析、卡方测验、线性模型及其误差分析。希望可以帮到你:1.1导入数据install.packages(2023-02-23Python160
用r语言做cca时怎么显示物种环境相关系数假设你要计算两组数值的线性相关系数,方法有两种:第一种方法:键入函数:=CORREL(数据列或行1,数据列或行2)。该函数是计算数据列或行1及数据列或行2的线性相关系数。例如有一列数据为A1:A20,还有一列数据为B1:B20,=CORRE2023-02-23Python170
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、2023-02-23Python170
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2023-02-23Python180
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2023-02-23Python280
用r语言做数据分析好学吗?非常好学。输入几行代码,即可得到结果。R不但数据分析好用,而且作图能力极好,推荐你用。下面是R数据分析的一些代码,包括数据导入、方差分析、卡方测验、线性模型及其误差分析。希望可以帮到你:1.1导入数据install.packages(2023-02-23Python210