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
如何用R语言做结构方程模型结构方程模型是社会科学研究中的一个非常好的方法。该方法在20世纪80年代就已经成熟。“在社会科学以及经济、市尝管理等研究领域,有时需处理多个原因、多个结果的关系,或者会碰到不可直接观测的变量(即潜变量),这些都是传统的统计方法不能R的功能很2023-02-25Python690
R语言泊松Poisson回归模型分析案例R语言泊松Poisson回归模型分析案例这个问题涉及马蹄蟹研究的数据。研究中的每只雌性马蹄蟹都有一只雄性螃蟹贴在她的巢穴中。这项研究调查了影响雌蟹是否有其他男性居住在她附近的因素。被认为影响这一点的解释变量包括雌蟹的颜色(C),脊椎状况(2023-02-25Python170
R语言C50为什么运行不出来可能是代码有问题。如果只是建立模型的那一行代码跑的很慢,如果建立模型的代码本身没有提供并行计算功能,部分模型可以尝试把公式换成则分别传入x=,y=参数,多数模型无法加速。再除非有其他R包,可以建立同样的模型,并且速度更快。R语言是集统计分析2023-02-25Python150
R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测本文分析利用IBM离职员工数据进行分析。在对离职率的影响因素进行观察的基础至上,建立模型并预测哪些员工更易离职。 一般而言,数据分析分为三个步骤:数据收集与清洗、探索性分析和建模预测。本文的数据集是IBM用于研究员工预测的 模拟数据2023-02-25Python180
回归分析 | R语言 -- 多元线性回归多元线性回归是简单线性回归的扩展,用于基于多个不同的预测变量(x)预测结果变量(y)。 例如,对于三个预测变量(x),y的预测由以下等式表示:y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3回2023-02-25Python210
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语言贝叶斯判别先验概率怎么去Bayes判别,它是基于Bayes准则的判别方法,判别指标为定量资料,它的判别规则和最大似然判别、Bayes公式判别相似,都是根据概率大小进行判别,要求各类近似服从多元正态分布。1. Bayes准则:寻求一种判别规则,使得属于第k类的样品在2023-02-25Python190
怎样用r语言中做岭回归的程序包(1)plot(lm.ridge(GDP~Consume+Investment+IO+Population+Jobless+Goods,data=dat,lambda=seq(0,0.3,0.001))) # 和线性回归类似,这个plot可2023-02-25Python190
回归分析 | R语言 -- 多元线性回归多元线性回归是简单线性回归的扩展,用于基于多个不同的预测变量(x)预测结果变量(y)。 例如,对于三个预测变量(x),y的预测由以下等式表示:y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3回2023-02-25Python310
mikezero导入边界后不显示mikezero导入边界后不显示是因为导入边界数据文件是三维文件。mikezero导入的是shp文件会存在mz值,这表示该shp文件是三维文件,而mikezero支持二维文件导入。将边界文件转换成xyz文件即可。MIKEZero是一款专业的2023-02-25Python420
如何部署一个ruby on rails的web应用程序Ruby on Rails 正在令整个 Web 开发领域受到震憾。让我们首先了解底层的技术:Ruby 是一门免费的、简单的、直观的、可扩展的、可移植的、解释的脚本语言,用于快速而简单的面向对象编程。类似于 Perl,它支持 处理文本文件和执2023-02-25Python180
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( X12023-02-25Python210
R语言-信度与效度cronbach’s alpha系数,一般翻译成克隆巴赫alpha系数,效度用探索性因子分析(KMO和Bartlett)。 alpha等于测验题目数(测验题目数-1) 乘 {1 - 各被试在该题目上的方差的和所有被试总分的2023-02-25Python420
求助高手,R 软件的Logit 模型的结果分析std. Error就是标准差,你估计的系数除以标准差就得到了z统计量,这个主要是和临界值比较,看系数是否显著,prob就是所谓的P值,也是看系数是否显著,1个*就是在95%的置信度下显著,2个星号就是在99%置信度下显著,3个星号就是992023-02-25Python130
如何使用R做非线性回归打开R,注意要把该安装的函数包都安装一下,然后用nls函数做非线性回归例如:估计非线性回归统计模型步骤:#读取数据并查看f<-read.csv(file="D:XXX.csv")f#做出x与y之间2023-02-25Python260
如何用R进行蒙特卡罗模拟蒙特卡洛模拟法求解步骤应用此方法求解工程技术问题可以分为两类:确定性问题和随机性问题。解题步骤如下:根据提出的问题构造一个简单、适用的概率模型或随机模型,使问题的解对应于该模型中随机变量的某些特征(如概率、均值和方差等),所构造的模型在主要2023-02-25Python190
回归分析 | R语言 -- 多元线性回归多元线性回归是简单线性回归的扩展,用于基于多个不同的预测变量(x)预测结果变量(y)。 例如,对于三个预测变量(x),y的预测由以下等式表示:y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3回2023-02-25Python170
怎么用R语言生成500条泊松过程的路径R语言泊松分布产生随机数函数rpois(n, lambda)例子rpois(100,2)按lambda=2的泊松分布产生了100个随机数 。没有遇到过缺失值,你是不是哪里弄错了!R语言泊松Poisson回归模型分析案例这个问题涉及马蹄2023-02-25Python130
如何使用R做非线性回归打开R,注意要把该安装的函数包都安装一下,然后用nls函数做非线性回归例如:估计非线性回归统计模型步骤:#读取数据并查看f<-read.csv(file="D:XXX.csv")f#做出x与y之间2023-02-25Python150