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
R语言得到了模型,怎么预测,比如我要预测2013时候的数据预测的话,应该用接下来的时间,所以应该是预测2014,2015....程序如下:new<-data.frame(year=2014)lm.pred<-predict(z,new,interval="p2023-02-25Python150
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2023-02-25Python120
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2023-02-25Python140
R语言--不均衡问题处理样本不均衡问题是指在机器学习分类任务中,不同类型的样本占比差距悬殊。 比如训练数据有100个样本,其中只有5个正样本,其余均为负样本,这样正样本:负样本=5%:95%,训练数据中负样本过多,会导致模型无法充分学习到正样本的信息,这时候2023-02-25Python190
R语言哪个版本好4.0好。现在的版本是R4.0,R的包一般是3.5一个目录,3.6一个目录,4.0一个目录。小版本的更新,会公用一个目录,比如4.0.5和4.0.6是不需要变化目录的,library中的包应该是兼容的。然后就是各种更新了。就是下载安装就行了2023-02-25Python130
R语言分析时间序列时如何用矩阵录入十年月度数据成为虚拟变量,并去除季节性,分析趋势二重积分∫∫f(x,y)dxdy的几何意义是以积分区域D为底,以曲面z=f(x,y)为顶的曲顶柱体的体积。本题中被积函数f(x,y)=z=(4-x^2-y^2)^(12),整理得x^2+y^2+z^2=4(z>0),也就是球心2023-02-25Python280
r语言线性回归分析怎么看正负相关看回归方程y=a+bx中的b值的正负,如果b是正数,就是正相关;如果b是负数,就是负相关。b值只能用来判断相关性的正负,但b并不是相关系数,相关系数在线性回归方程中是确定系数R^2的平方根R值,其正负号由b值的正负号决定。R本身是一门统计语2023-02-25Python150
潜变量与显变量之间能做路径分析吗?应该用什么软件呢?路径分析是结构方程模型的一部分,完整的结构方程模型包含两部分:1、测量模型,研究因子和指标的关系,也就是一般我们说的验证性因子分析;2、因果模型,也就是路径分析,研究的是因子之间的关系。另外提一下,狭义上的路径分析指的是把显变量直接当做潜变2023-02-25Python200
使用R语言对SSR数据做主成分分析(PCA)的一个简单小例子示例数据来自于R语言包 poppr ,csv文件存储,数据格式如下 使用到的是R语言的 poppr 包中的 read.genalex() 函数poppr 第一次使用需要先安装 读入数据 读入数据直接是 genclone obje2023-02-25Python410
R语言之书笔记:常见的概率分布两种可能结果的离散随机变量概率分布 ,失败是0,成功是1,p是成功的概率。dbinorm() :提供任何有效x的概率质量函数pbinom() :提供累积概率分布,求结果成功q次及q次以下的累积概率,给定分位数值q,输出累2023-02-25Python120
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2023-02-25Python150
Go CSP并发模型1、简单易学。Go语言的作者本身就很懂C语言,所以同样Go语言也会有C语言的基因,所以对于程序员来说,Go语言天生就会让人很熟悉,容易上手。2、并发性好。Go语言天生支持并发,可以充分利用多核,轻松地使用并发。 这是Go语言最大的特点2023-02-25Python120
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2023-02-25Python110
机器学习模型评价指标及R实现机器学习模型评价指标及R实现1.ROC曲线考虑一个二分问题,即将实例分成正类(positive)或负类(negative)。对一个二分问题来说,会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类,即为真正类(True positive)2023-02-25Python80
自编码器和分类器python你好,下面是一个keras的softmax分类器+自编码器的python代码。你需要安装最新的theano1.0.4才可以跑。import osos.environ['KERAS_BACKEND'] = 't2023-02-25Python150
R语言中如何根据coef()写出回归模型的程序?coef不是写成回归模型的程序,而是读取你之前构建的模型回归系数。比如mylogit <- glm(admit ~ gre + gpa + rank, data = mydata, family = "binomial2023-02-25Python180
自编码器和分类器python你好,下面是一个keras的softmax分类器+自编码器的python代码。你需要安装最新的theano1.0.4才可以跑。import osos.environ['KERAS_BACKEND'] = 't2023-02-25Python150
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
R语言常用函数整理(基础篇)R语言常用函数整理本篇是基础篇,即R语言自带的函数。 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:2023-02-25Python150