R语言保存循环结果

R语言保存循环结果

k &lt- list() for(i in 1:1000) {   k[[i]] &lt- nn2() }newdata=c()                       #1 for(i in
Python120
卡尔曼滤波 R语言

卡尔曼滤波 R语言

stats包DescriptionUse Kalman Filtering to find the (Gaussian) log-likelihood, or for forecasting or smoothing.UsageKalman
Python140
R语言 广义加性模型GAM

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Y
Python140
R语言如何实现NRI和IDI指数

R语言如何实现NRI和IDI指数

查询部分数据(结果和预测因子)head(D)## time status age albumin edema protime bili## 1 400 1 58.76523 2.60 1.0 12.2 14.5## 2 4500 0 5
Python100
R语言中实现层次聚类模型

R语言中实现层次聚类模型

R语言中实现层次聚类模型大家好!在这篇文章中,我将向你展示如何在R中进行层次聚类。 什么是分层聚类?分层聚类是一种可供选择的方法,它可以自下而上地构建层次结构,并且不需要我们事先指定聚类的数量。该算法的工作原理如下:将每个数据点放入其自己的
Python290
R语言如何实现NRI和IDI指数

R语言如何实现NRI和IDI指数

查询部分数据(结果和预测因子)head(D)## time status age albumin edema protime bili## 1 400 1 58.76523 2.60 1.0 12.2 14.5## 2 4500 0 5
Python100
多项式回归和多元式回归区别!

多项式回归和多元式回归区别!

方差分析与回归分析是有联系又不完全相同的分析方法。方差分析主要研究各变量对结果的影响程度的定性关系,从而剔除对结果影响较小的变量,提高试验的效率和精度。而回归分析是研究变量与结果的定量关系,得出相应的数学模式。在回归分析中,需要对各变量对结
Python120
R语言 广义加性模型GAM

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Y
Python190
R语言如何实现NRI和IDI指数

R语言如何实现NRI和IDI指数

查询部分数据(结果和预测因子)head(D)## time status age albumin edema protime bili## 1 400 1 58.76523 2.60 1.0 12.2 14.5## 2 4500 0 5
Python120
R语言 广义加性模型GAM

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Y
Python180
加权最小二乘法的权重怎么确定r语言

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
Python90
卡尔曼滤波 R语言

卡尔曼滤波 R语言

stats包DescriptionUse Kalman Filtering to find the (Gaussian) log-likelihood, or for forecasting or smoothing.UsageKalman
Python250
R语言 广义加性模型GAM

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Y
Python140
Python均值平滑后的数据索引不变

Python均值平滑后的数据索引不变

滑动平均法把前后时刻的一共2n+1个观测值做平均,得到当前时刻的滤波结果。滑动平均法还有一个升级版本,也就是加权滑动平均法。实际场景中,每个观测值的重要程度不同,忽略每个观测值的置信度直接平均不能得到精确的结果,所以就需要给观测值加权。滑动
Python170
R语言 广义加性模型GAM

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Y
Python180
R语言 广义加性模型GAM

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Y
Python190
R语言 广义加性模型GAM

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Y
Python170
使用R语言进行协整关系检验

使用R语言进行协整关系检验

使用R语言进行协整关系检验协整检验是为了检验非平稳序列的因果关系,协整检验是解决伪回归为问题的重要方法。首先回归伪回归例子:伪回归Spurious regression伪回归方程的拟合优度、显著性水平等指标都很好,但是其残差序列是一个非平稳
Python150
r语言中gam模型拟合公式怎么看

r语言中gam模型拟合公式怎么看

找广义相加模型。广义相加模型,它模型公式有p个自变量,其中X1与y是线性关系,其他变量与y是非线性关系,我们可以对每个变量与y拟合不同关系,对X2可以拟合局部回归,X3采用光滑样条,不必采用统一的关系,而最终结果加在一起就可以了。R的源代码
Python210
R语言 广义加性模型GAM

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Y
Python330