【R语言入门与数据分析-5】 数据分析实战

【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
Python240
r语言求平均值

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.xl
Python130
t值、F值与R方的区别?F值和P值关系

t值、F值与R方的区别?F值和P值关系

t值是对单个变量显著性的检验,t值的绝对值大于临界值说明该变量是显著的,要注意的是t检验是对总体当中变量是否是真正影响因变量的一个变量的检验,即检验总体中该变量的参数是否为零,只不过总体中变量的参数永远未知,只能用其无偏估量(参数的样本估计
Python150
如何利用r语言进行读取数据文件,并绘制散点图

如何利用r语言进行读取数据文件,并绘制散点图

首先,下载并安装好R软件。打开R软件,可以看到R软件主窗口。2为了方便编辑代码,一般不在主窗口直接输入程序。我们可以点击“文件——新建程序脚本”,出现R编辑器。我们将在此输入需要运行的命令。3使用因子格式输入数据。这里输入两组数据,以便后面
Python270
R语言实现线性拟合

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
Python110
如何在R语言中使用Logistic回归模型

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
Python110
R语言提取某一字段

R语言提取某一字段

先读进去比如:data=read.table(fileName,header=T), 然后直接用data[1]和data[3]就可以分别渠道地1列,第三列。如果想要同时取出这两列可以用data[c(1,3)],也可以取出来之后再和并cbin
Python170
如何用R语言中的robustrao

如何用R语言中的robustrao

用R语言中的robustrao,需要使用到robust包和qcc包,先要下载好。我们使用的是robust包知道的stack.dat数据集进行分析,用R语言中的robustrao导入数据通过断点回归(RD),还可以用R语言的robustrao
Python180
如何在R语言中使用Logistic回归模型

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
Python180
R语言实现线性拟合

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
Python1120
r语言怎么用逻辑回归逻辑回归做预测

r语言怎么用逻辑回归逻辑回归做预测

逻辑回归是回归模型,其中响应变量(因变量)具有明确的值,如:TrueFalse或01。它实际测量二元响应作为响应变量,是基于与预测变量有关它的数学方程的值的概率。逻辑回归一般的数学公式是:y=1(1+e^-(a+b1x1+b2x2+b
Python140
如何用R语言做逻辑回归模型

如何用R语言做逻辑回归模型

逻辑回归是回归模型,其中响应变量(因变量)具有明确的值,如:TrueFalse或01。 它实际测量二元响应作为响应变量,是基于与预测变量有关它的数学方程的值的概率。逻辑回归一般的数学公式是:y = 1(1+e^-(a+b1x1+b2x
Python510