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
r语言 随机森林样本训练时间r语言是一门计算机编程语言。随机森林算法涉及对样本单元和变量进行抽样,从而生成大量决策树。假设训练集中共有N个样本,M个变量,则随机森林算法如下:(1)从训练集中随机有放回地抽取N个样本单元,生成大量决策树;(2)在每一个节点随机抽取m&a2023-02-23Python150
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语言常用函数(基本)vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character;字符型向量 list:列表data.frame:数据框 c:连接为向量或列表 sequence:等差序列 rep:重复 length2023-02-23Python270
R语言常用函数(基本)vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character;字符型向量 list:列表data.frame:数据框 c:连接为向量或列表 sequence:等差序列 rep:重复 length2023-02-23Python110
请问,在统计学中,R-squared误差指的是什么意思?在线性回归以及广义线性回归中,R-squared误差的大小意味着模型的拟合度的好坏。R-squared误差取值范围为0到1,这个值越接近1说明模型的拟合度越好。在R语言中,对于一个线性回归r,可以使用函数summary(r)来查看r的各种参2023-02-23Python180
传说中的RNN到底是何方神圣?(后附作者及相关信息)假设你已经知道最基本的人工神经网络模型(也就是全连接的前馈神经网络),那么希望本文可以帮助你理解RNN,也就是传说中的循环神经网络。严格来说,本文是综合了(或翻译了)网上若干最容易理解、写得最棒的文章而成的。但问题在于网上的文章龙蛇混杂,水2023-02-23Python170
R语言之决策树和随机森林R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征2023-02-23Python170
r语言arma-garch怎样预测原文链接:http:tecdat.cn?p=20015本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型,特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。均值模型本节探讨条件均值模型。iid模型我们从简单的iid模型开始。iid模型2023-02-23Python230
R语言之决策树和随机森林R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征2023-02-23Python170
【R语言】绘制误差线图+数据分布+显著性分析写在前面绘制一个生物学研究中最普遍的图,误差线图+数据分布+显著性分析。 自行编写一个数据集,无实际意义。 最后出图的效果: 我选的都是随机数据,没有差异也算是意料之内把。 参考链接: 1. https:2023-02-23Python170
R语言之决策树和随机森林R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征2023-02-23Python130
请教R语言做矩阵散点图,添加相关系数,并采用稳健回cor()函数可以提供双变量之间的相关系数,还可以用scatterplotMatrix()函数生成散点图矩阵 不过R语言没有直接给出偏相关的函数; 我们要是做的话,要先调用cor.test()对变量进行Pearson相关性分析, 得到简单相2023-02-23Python150
如何用R做GARCH模型以AR(3)-GARCH(2,1)模型为例:首先在主窗口输入LS RR RR(-1) (-2) (-3)得出Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. RR(-1) 0.0076062023-02-23Python160
R语言中有关预测ARIMA有现成的东西 nobs=length(data_set)fit=arima(data_set, order=c(1,1,1), xreg=1:nobs)fore=predict(fit, 15, newxreg=(nobs+12023-02-23Python210
如何用R语言实现Adaptive LASSOglmnet和lars一样都可以得到整个path,glmnet里面用的是CV选择的最优lambda,本身可以直接求解lasso估计,BIC直接根据其definition formula编写一个小的function来计算。你用glmnet得到2023-02-23Python100
如何用Rstudio 计算AIC,BIC的值?通过AIC、BIC函数计算,但针对的模型很少,比如线性回归模型。还有模型内部已经计算了AIC、BIC等。举个例子。或者根据AIC和BIC的公式自己写代码计算。相关拓展函数:是指一段可以直接被另一段程序或代码引用的程序或代码。也叫做子程序、2023-02-23Python180
如何用70行Java代码实现神经网络算法如何用70行Java代码实现神经网络算法import java.util.Randompublic class BpDeep{public double[][] layer神经网络各层节点public double[][] layerE2023-02-23Python160
如何用70行Java代码实现神经网络算法如何用70行Java代码实现神经网络算法import java.util.Randompublic class BpDeep{public double[][] layer神经网络各层节点public double[][] layerE2023-02-23Python200
R语言之决策树和随机森林R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征2023-02-23Python150