怎么利用r语言做em算法估计混合双参数指数分布的数值模拟建议你先看一下这本书:Modeling Survival Data Using Frailty Modelschap 2. Some Parametric Methods 2.1 Introduction . . . . . . . . .2023-03-17Python160
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2023-03-16Python170
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2023-03-16Python250
r语言method="L-BFGS-B"是啥意思?数据分析与数据科学 › R语言论坛 › L-BFGS-B不能有'fn'的无限值...lamda<-optim(c(theta1[k-1],theta2[k-1],theta3[k-1]),f,method=&2023-03-15Python200
R语言中 fitted和predict的区别简单的说,fitted是拟合值,predict是预测值:所做的模型是基于给定样本的值建立的,在这些给定样本x1,x2,...,xn(已知所对应的y值)上做预测就是拟合;在新样本上xn+1,xn+2,...(y值未知)做预测,就是模型预测。2023-03-14Python150
wilks分布的密度函数设简单随机样本X1,L,Xn取自具有密度函数的总体,总体分布族为F={p(x;θ):θ∈Θ}。又参数空间Θ=Θ0UΘ1,Θ0IΘ1=为有限维欧氏空间当原假设为真时的子集。在分布族满足一定正则性条件下,2logλ(X)→Dχ2(k),(k=2023-03-12Python100
r语言求平均值1.导入数据install.packages('xslx')library(xlsx)Sys.setlocale("LC_ALL", "zh_cn.utf-8")a=read.xl2023-03-09Python150
R语言z-score转p.valuez-score计算方法为: Z =(x-μ) σ μ为均值,σ为标准差。 以下是R中将z-score转为p.value的方法: pnorm(q, mean = 0, sd = 1, lower.tail = TRUE)2023-03-08Python120
求助 :R语言里面,逻辑回归,模型的失拟检验chisq.test()这是R自带的函数原假设H0: p1 = 50% p2 = 30% p3 = 20%, 现在观察值是0.55 0.25 0.20那么输入chisq.test(c(0.55, 0.25, 0.20), p = c2023-03-07Python180
R语言中的tree和rpart有什么区别rpart包的处理方式:首先对所有自变量和所有分割点进行评估,最佳的选择是使分割后组内的数据更为“一致”(pure)。这里的“一致”是指组内数据的因变量取值变异较小。rpart包对这种“一致”性的默认度量是Gini值。确定停止划分的参数有很2023-03-05Python150
r语言求平均值1.导入数据install.packages('xslx')library(xlsx)Sys.setlocale("LC_ALL", "zh_cn.utf-8")a=read.xl2023-03-05Python110
R语言的ggtree展示进化树的一些常用操作现在假设你已经拿到了nwk格式的进化树文件,如下 现在进化树的所有信息都存储在了 tree 这个变量里 用到的的 geom_tiplab()可以首先加上 theme_tree2() 函数显示出坐标轴范围,然后用 xlim()2023-03-05Python190
r语言中既有分类变量也有连续变量可以建什么模型来预测因变量(具体数据)?一般线性回归和logsitic回归都是可以的。这关键得看你的因变量,如果因变量是连续型变量,你就用一般线性回归建模,分类的自变量也是可以通过哑变量处理的;如果因变量是分类变量那就用logistic回归建模。logit=glm(y~x1+x22023-03-05Python250
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2023-03-05Python140
如何用r语言绘制多变量散点图给你一些代码,你慢慢研究:install.packages('ggplot2')library(ggplot2)ggplot(a)+geom_bar(aes(x1,y,fillcol=x1x2),position=&2023-03-05Python180
加权最小二乘法的权重怎么确定r语言第一步:OLS回归,并计算残差r第二步:生成残差的平方,即r2第三步:对r2取对数,并对解释变量做辅助回归(不显著的变量去掉)第四步:计算辅助回归的拟合值G第五步:对G做指数化处理,定义H=exp(G)第六步:以1H为权重做WLS回归,比2023-03-05Python190
r语言求平均值1.导入数据install.packages('xslx')library(xlsx)Sys.setlocale("LC_ALL", "zh_cn.utf-8")a=read.xl2023-03-05Python210
【R语言入门与数据分析-5】 数据分析实战老师的吐槽大会,乐死我了。hhh regression,通常指用一个或者多个预测变量,也称自变量或者解释变量,来预测响应变量,也称为因变量、效标变量或者结果变量的方法 存在多个变量 AIC 考虑模型统计拟合度、用来拟合的参数数目2023-03-05Python130
python怎么表示指数?其中有两个非常漂亮的指数函数图就是用python的matplotlib画出来的。这一期,我们将要介绍如何利用python绘制出如下指数函数。 图 1 a>1图 1 a>1我们知道当0 ,指数函数 是单调递减的,当a&2023-03-05Python120
【R>>tSNE】tSNE高效降维t-SNE:T-Distribution Stochastic Neighbour Embedding, T分布随机近邻嵌入。与PCA一样是常用的降维方法,其主要优势在于能保持局部结构的能力,即高维数据空间中距离相近的点投影到低维空间中仍然2023-03-05Python110