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=&2023-02-25Python410
如何用 R 做 logistic 回归 Logistic回归主要分为三类,一种是因变量为二分类得logistic回归,这种回归叫做二项logistic回归,一种是因变量为无序多分类得logistic回归,比如倾向于选择哪种产品,这种回归叫做多项logistic回归。还有一种是因2023-02-25Python170
R语言怎么做多因变量的多元线性回归举个例子:一般人在身高相等的情况下,血压收缩压Y与体重X1和年龄X2有关,抽取13组成年人数据(如下图),构建Y与X1、X2的线性回归关系。1.先创建一个数据框blood: blood<-data.frame( X12023-02-25Python240
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2023-02-25Python140
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2023-02-25Python150
r语言如何同时求几列数据的均值和方差如下:数据集a有变量:x1,x2,x3等等求各变量的均值方差,代码如下:mean(a$x1) var(a$x1)。mean(a$x2) var(a$x2)。mean(a$x3) var(a$x3)。……如果有无效值,需要在括号2023-02-25Python180
R语言操作数据框怎么插入哑变量我在网上找的是这样的。iris$x=relevel(iris$Species,ref="setosa")iris.lm=lm(Sepal.Length~Sepal.Width+x,data=iris)summary(ir2023-02-25Python130
R语言怎么提取“1,2,5,6,10,11”即一串字符串中的数字1、定义一个常量,bd<-c("a","b","c")。2、计算字符串的数量函数,nchar()。3、字符串提取函数substr()。4、向量中的搜索函数grep()。2023-02-25Python230
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2023-02-25Python340
r语言求平均值如果是简单数据,数据集a中有变量:只有因变量y,没有自变量x。求y的平均值代码如下:mean(a$y)。如果有自变量x。就要进行如下操作:1.导入数据install.packages('xslx')library(xls2023-02-25Python100
急求~~如何使用R语言拟合负二项回归以及零膨胀回归?我是用的pscl包,zeroinfl()函数零膨胀负二项模型(ZINB)mod <- zeroinfl(ReportedNumber~ A+B+C+D+E | F+G+H+I, data = zinb, dist = "2023-02-25Python140
思考参照线的使用方法。如何绘制出自己需要的参照线?参考线的使用方法:在电脑英文输入法模式下,按下crtl+R快捷键,调出标尺,只有出现标尺,才可以使用参考线,点击鼠标至标尺上(横向或者纵向)下拉或者右拉,就会出现一条穿越画面的线(默认是蓝色)这就是参考线,参考线能吸附虚线选框和钢笔锚点,方2023-02-25Python480
R语言提取数字首先,既然你要画残差(residual)的qqplot 那一定要先做回归。你没说明回归自变量和因变量都是什么,假设第二列是因变量pressure[2],第三列是自变量pressure[3]1.回归>lm.fit<-l2023-02-25Python160
急求~~如何使用R语言拟合负二项回归以及零膨胀回归?我是用的pscl包,zeroinfl()函数零膨胀负二项模型(ZINB)mod <- zeroinfl(ReportedNumber~ A+B+C+D+E | F+G+H+I, data = zinb, dist = "2023-02-25Python730
如何使用R语言编写牛顿插值公式对缺失值进行插值LagrangePolynomial <- function(x,y) { len = length(x) if(len != length(y)) stop("length not equal!"2023-02-25Python240
如何用最大似然法拟合模型 r实现最大似然法(Maximum Likelihood,ML)也称为最大概似估计,也叫极大似然估计,是一种具有理论性的点估计法,此方法的基本思想是:当从模型总体随机抽取n组样本观测值后,最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率2023-02-25Python190
r语言 一元线性回归怎么得到回归方程)attach(byu)lm(salary ~ age+exper)lm(salary~.,byu)#利用全部自变量做线性回归lm()只能得出回归系数,要想得到更为详尽的回归信息,应该将结果作为数据保存或者使用“拟合模型”(fitted2023-02-25Python220
如何用R语言对一组样本数据进行拟合求出密度函数?曲线拟合:(线性回归方法:lm)1、x排序2、求线性回归方程并赋予一个新变量z=lm(y~x+I(x^2)+...)3、plot(x,y)#做y对x的散点图4、lines(x,fitted(z))#添加拟合值对x的散点图并连线曲线拟合:(n2023-02-25Python230
如何使用R语言进行正态性检验卡方拟合优度检验或者正态性检验都可以检验一串数据是否服从正态分布。如果你用spss里面就有正态性检验QQ图PP图如果你用R就用shapiro.testkolmogorov-smirnov非参数检验K-S检验如果你用matlab就是normp2023-02-25Python1560
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2023-02-25Python160