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  • R语言回归分析 回归分析可以说是统计学的核心,它其实是一个广义的概念,通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量或解释变量)来预测响应变量(也称因变量、效标变量或结果变量)的方法。通常,回归分析可以用来...
  • 使用R语言做多元应用回归模型案例,内置R语言代码。包含相关系数的可视化、回归诊断、变量选择、回归诊断。 版权声明:代码下载只能自己学习使用,切勿用于商业用途,违者必究。
  • R语言回归分析2018新作,比较详细的介绍了用R进行回归分析的方方面面,书是英文版,适合有一定英语基础的,对回归分析有兴趣的同学学习。
  • 应用回归分析R语言初学者
  • R语言回归分析 回归分析可以说是统计学的核心,它其实是一个广义的概念,通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量或解释变量)来预测响应变量(也称因变量、效标变量或结果变量)的方法。通常,回归分析可以用来...
  • 应用回归分析R语言版),R语言学习精品资料,大数据分析最佳工具
  • 9.1 R 中函数plot 提供了散点图的绘制方法其调用格式为 plot) 函数是R 中基本的画x-y 两个变量的函数其用法如下为plot(x, y, ) R 中函数cor 提供了相关系数的求解方法其调用格式为 cor(x) 中x 是矩阵或数据框;...
  • 传统回归分析以点数据为研究对象,预测结果也是点数据,而真实数据往往在一定范围内变动的.基于置信度可以形成置信区间,一定程度弥补了预测值为单点的不足,但将点数据作为研究对象,以点带表某范围内的所有数据,往往...

    原文链接

    http://tecdat.cn/?p=14850​tecdat.cn

    f8bd625aac1bd82a977c59d860370175.png

    回归分析是一种十分常见的数据分析方法,通过观测数据确定变量间的相互关系.传统回归分析以点数据为研究对象,预测结果也是点数据,而真实数据往往在一定范围内变动的.基于置信度可以形成置信区间,一定程度弥补了预测值为单点的不足,但将点数据作为研究对象,以点带表某范围内的所有数据,往往存在信息丢失的问题.

    区间回归分析是一种以区间数为研究对象的数据分析方法.区间数能反映出数据的变动范围,更符合现实情况.区间型符号数据是区间数的一种,通过"数据打包"形成,因此除具有区间端点信息外,还具有区间内部散点信息.

    本文解释如何在R里对有区间变量的情况下提取上下限值。让我们从生成数据开始,


    1. n=200

    2. set.seed(123)

    3. X=rnorm(n)

    4. Y=2+X+rnorm(n,sd = .3)

    假设现在我们不再观察实变量xx,而只是观察一个类(我们将创建八个类,每个类有八分之一的观察值)

    例如,对于第一个值,我们有


    1. as.character(Xcut[1])

    2. [1] "(-0.626,-0.348]"

    要提取有关这些边界的信息,我们可以使用以下代码,该代码返回区间的下限,上限

    我们可以检查我们的第一个观察


    1. extraire(Xcut[1])

    2. lower mid upper

    3. -0.626 -0.487 -0.348

    我们可以在数据库中创建三个附加变量


    1. B$lower=B2[1,]

    2. B$mid =B2[2,]

    3. B$upper=B2[3,]

    我们可以比较4个回归(i)我们对8个类别进行回归,即我们的8个因子(ii)我们对区间的下限进行回归,(iii)对区间的“平均值”值进行回归(iv)上限

    我们可以将预测与我们的四个模型进行比较


    1. plot(B$Y,predict(regF),ylim=c(0,4))

    2. points(B$Y,predict(regM),col="red")

    3. points(B$Y,predict(regU),col="blue")

    4. points(B$Y,predict(regL),col="purple")

    5. abline(a=0,b=1,lty=2)

    6a041bce8fc1316c5555cf006fe7f85e.png

    更进一步,我们还可以比较模型的AIC,


    1. AIC(regF)

    2. [1] 204.5653

    3. AIC(regM)

    4. [1] 201.1201

    5. AIC(regL)

    6. [1] 266.5246

    7. AIC(regU)

    8. [1] 255.0687

    如果下限值和上限的使用不是确定性的,则应注意,使用区间的平均值会比使用8个因素得到更好的结果。


    参考文献

    1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型

    2.R语言线性判别分析(LDA),二次判别分析(QDA)和正则判别分析(RDA)

    3.基于R语言的lmer混合线性回归模型

    4.R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析

    5.在r语言中使用GAM(广义相加模型)进行电力负荷时间序列分析

    6.使用SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus的分层线性模型HLM

    7.R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归:线性模型选择和正则化

    8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据

    9.R语言分层线性模型案例

    展开全文
  • 应用回归分析R语言.rar
  • 在基因数据的分析中,经常会用到...接下来以线性回归为例介绍其在R语言中的实现,当然在logistic回归、cox回归也是可用lasso的。实例数据data("longley")R包(glmnet)library(glmnet)我们用交叉验证来确定lamda的值...

    在基因数据的分析中,经常会用到lasso(套索)这种方法来进行变量的筛选,其实就是在目标优化函数后边加一个L1正则化项,其中参数lamda为超参数,需要我们去确定。接下来以线性回归为例介绍其在R语言中的实现,当然在logistic回归、cox回归也是可用lasso的。

    实例数据

    data("longley")

    e21df80c82ca0b650265d4b3d9e1844f.png

    R包(glmnet)

    library(glmnet)

    我们用交叉验证来确定lamda的值,在这里我们随便指定使用nfolds=4 4折交叉验证,实际中常用5折或者10折。以Employed为因变量,其余变量为自变量(不包括年份)建立模型

    set.seed(123)x <- as.matrix(longley[,-c(6,7)])cv_lasso = cv.glmnet(x, longley$Employed,nfolds = 4,family = "gaussian", alpha = 1)

    在这里对应于mse最小的lamda即为我们最终采用的lamda,lambda.min就是所求,大小约为0.097

    plot(cv_lasso) sprintf('Best lambda for LASSO: %f.', cv_lasso$lambda.min)

    49d0101260ac851356b48096ae15eae0.png

    30f2cd120790ffb9aff93cd6f3fcc4b1.png

    我们可以验证下看lambda.min对应的是不是最小的mse,运行下面程序,发现mse最小处对应的lamda与以上程序返回值一致

    cv_lasso$lambda[which(cv_lasso$cvm==min(cv_lasso$cvm))]

    返回参数的系数,可以看到只剩下两个变量

    coef(cv_lasso,s = "lambda.min")

    4145c926f65045c4bc33b029a3b6828f.png

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  • 使用R语言对数据分析主成分分析实现多元线性回归。包括源数据和代码。
  • R语言语言学与R语言的碰撞Xu & YangPhoneticSan学习参考Discovering Statistics Using RStatistics for Linguistics with RHow to Do Linguistics with RR in ActionAnalyzing Linguistic DataR Graphics ...

    R语言

    语言学与R语言的碰撞

    Xu & Yang

    PhoneticSan

    562e08c3c2346aa6396858063e7e9184.png

    学习参考

    Discovering Statistics Using R

    Statistics for Linguistics with R

    How to Do Linguistics with R

    R in Action

    Analyzing Linguistic Data

    R Graphics Cookbook

    ··· ···

    Recap

    1. 相关是用来描述和测量两个变量之间关系的统计分析方法,很多情况下是对没有控制或操纵情况下变量的观察。

    2. 根据关系的方向,相关可以分为正相关和负相关两种类型。以此,我们可以绘制出一条直线来预测。

    3. 一个简单的线性回归由斜率和截距组成,记为Yi = b0 + b1Xi εi,其中b0b1被称为回归系数,εi被称为残差,是观测到的数据到回归线的距离。

    4. 使用R2可以判断线性回归模型的拟合优度,范围在[0,1]浮动,越接近1说明拟合程度越好。

    5. 在R中使用lm( )函数可以实现回归分析的建模,完成建模后使用summary( )函数查看建模结果,并使用anova( )函数与base model (null model)比较,如果有显著性差异,说明我们添加的因素对因变量有影响。

    ccd79e98512de7123f09d45fbf692381.png

    R: The R Project for Statistical Computing

    https://www.r-project.org/

    RStudio:

    https://rstudio.com/

    R Project

    Linguistics

    1

     线性回归的假设

    上一期我们介绍了最基础的线性回归方式,并了解到了lm( )函数的使用方法。通过写相关代码我们了解到,线性回归分析本质上是不断添加参数以和无参数的null model (base model)进行比较,从而检验自变量是否对因变量有影响。与其他假设检验一样,当你在进行线性回归分析前,要注意它们能顺利进行的三个前提假设,包括线性(linearity)、残差正态性(normality of residuals)、残差的方差齐性(homoscedasticity of residuals),下面我们对这三个方面进行解释。

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    线性回归分析的三个假设

    首先是线性,实际上这个问题我们在前面也提到过,也很显而易见:「线性」回归分析,如果变量之间的相关性不是线性的,你就不能使用线性回归分析了。这个假设不需要额外地检验,在我们进行线性回归模型拟合的时候,采用了R2来判断拟合优度。如果R2接近0,说明我们的拟合并不好,也侧面说明我们的数据并不是线性相关。

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    线性回归要求必须线性相关

    第二个要求是残差正态性,即残差的分布必须服从正态分布。需要注意的是,这里的正态分布要求不是数据本身,而是残差。如何得到残差?我们不需要进行计算,在使用lm( )函数的过程中,R就已经为我们计算好了残差,只要直接调用即可。检验正态分布的方法与之前提到的一样,使用Q-Q图或者shapiro.test( )函数都可以。我们以上一期的english数据为例,回顾一下建模过程。

    # 加载languageR包library(languageR)# 建立线性回归模型eng.m data=english)# QQ图检验正态分布qqnorm(eng.m$residuals)# Shapiro-Wilk检验shapiro.test(eng.m$residuals)
    50678278770894c44e30391fc5a92500.png 49008a993d7e755fab22638dc8fdba6c.png

    正态分布检验示意

    最后是残差的方差齐性。可能很多人会疑问,我们的回归分析大部分一个自变量只对应一个因变量,怎么计算方差?要注意,我们这里提到的方差齐性,指的是「残差」而不是原始数据。如果以残差为纵坐标,自变量为横坐标绘制散点图,它的分散比较均匀,残差没有出现随着自变量的变化而变化,那么说明方差是齐性的。反之,则说明反差的方差不是齐性的。

    49bcf41448adb4da85d9798d6504e2bc.png

    残差的方差齐性

    如何检验回归分析中残差的方差齐性?我们可以借用car包中的ncvTest( )函数或spreadLevelPlot( )函数进行检验,前者与shapiro.test( )函数一样,直接输出结果,如果出现显著性差异,则说明方差不是齐性的。后者则与Q-Q图一样会输出最佳拟合曲线的拟合值与残差绝对值的散点图,如果点没有均匀分布在水平线上下,则说明方差不是齐性的。我们以eng.m为例,那么如下:

    # 加载car包library(car)# 使用ncvTest函数检验方差齐性ncvTest(eng.m)# 使用spreadLevelPlot检验方差齐性spreadLevelPlot(eng.m)

    通过检验结果可以看到,我们上次的数据并不具有方差齐性,因此我们需要考虑不能使用线性回归分析进行检验。

    739730af0785dab45f210652974ed16e.png c0edfd88d71d534648695c5295f3627a.png

    方差齐性检验

    综上所述,在进行线性回归分析的时候,我们主要的步骤是:建立线性回归模型,查验模型是否符合三个前提假设;创建null model;对两个模型进行假设检验。

    1b7b27940c5d0e82efd64da0a8342f87.png

    线性回归分析基本步骤

    现在,我们了解了最基础的线性回归分析方法。但是显而易见的是,我们的语言研究中并不可能只有一个因素对因变量有影响,我们可以在有多个预测变量对情况下,对实验数据进行回归分析吗?答案是肯定的,这时候我们需要采用的方法叫做多元回归分析(multiple regression analysis)。

    R Project

    Linguistics

    2

     多元回归分析

    在面对多于一个预测变量的情况下,我们使用的方法被称作多元回归分析。它与简单的线性回归分析原理是一样的,不同之处在于,对于每一个额外的(多出来的)预测变量,我们都要赋予它们一个相关系数。那么,我们可以一直加需要的相关系数,那么我们的多元回归分析的基本公式则是Y = b0+ b1X1+ b2X2+ ... + bnXn+ ε,每一个系数表示其对应的预测变量对因变量的影响,表现在图上就是斜率的大小。

    086541c03067a2e2342d94730505d07d.png

    多元回归分析示意(两个预测变量)

    多元回归分析所使用的函数依旧是lm( )函数,我们继续以languageR包中的english数据为例。上期我们考察了阅读时间RTlexdec和书写频率WrittenFrequency之间的关系,假设我们认为LengthInLetters这一列的数据对RTlexdec可能也有影响,那么我们就直接使用➕把这个因素加在后面即可,表示我要考虑该因素。为了进行比较,我们把null model、一个预测变量的模型、两个预测变量的模型如下展示。

    eng.base 1, eng.m.1 data=english)eng.m.2 data=english)

    进行拟合后,要记得查看拟合优度。这里我们假设拟合很不错,我们的下一步就是进行检验分析,查看预测变量对因变量是否有影响。我们分为自下而上(bottom-up)和自上而下(top-bottom)两种方式,前者是先将简单的拟合模型进行比较,慢慢加预测变量,而后者与之相反,率先从最复杂的模型开始。我们以自下而上的方式为例,首先比较eng.base和eng.m.1,出现了显著性差异,说明第一个预测变量WrittenFrequency对RTlexdec有显著影响。接着我们继续加一个预测变量,比较eng.m.1和eng.m.2,发现并没有出现显著性差异,这说明第二个预测变量对因变量没有出现影响。我们也可以直接把它们放在一起,即anova(eng.base, eng.m.1, eng.m.1)也是可以的。

    c1d1d7d0f1a543eb51fffc4dc0a785e0.png

    多元回归的分析检验

    最后,我们需要指出,既然出现了多个变量,那么我们就要考虑主效应和交互效应的问题。如何把两个预测变量的交互效应考虑进多元回归分析中?以english为例,我们可以这样进行建模。

    eng.m.3 <- lm(RTlexdec ~ WrittenFrequency +               LengthInLetters +               WrittenFrequency : LengthInLetters,               data = english)

    其中的WrittenFrequency : LengthInLetters意味着我们考察的是它们的交互效应。建立好模型后,继续使用anova( )分析结果,有没有显著性差异呢?这里就留待你自己运行代码查看了。

    之前我们谈到的所有预测变量,全部是连续型预测变量,而有一些研究涉及到的是分类型变量。比如,动词词组或名词词组这样的短语类型对阅读时长的影响,这时候我们的预测变量则变成了分类型,还可以继续使用回归分析吗?如果输出结果是分类型变量,也可以回归分析吗?答案是可以。这一期讲了很多,所以这些问题留待下一期进行详细解释。

    —END—

    排版:Xu & Yang

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  • R语言回归分析-回归诊断

    千次阅读 2020-02-20 16:25:56
    R语言回归分析 回归分析可以说是统计学的核心,它其实是一个广义的概念,通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量或解释变量)来预测响应变量(也称因变量、效标变量或结果变量)的方法。通常,回归分析可以用来...

    R语言回归分析

    回归分析可以说是统计学的核心,它其实是一个广义的概念,通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量或解释变量)来预测响应变量(也称因变量、效标变量或结果变量)的方法。通常,回归分析可以用来挑选与响应变量相关的解释变量,可以描述两者的关系,也可以生成一个等式,通过解释变量来预测响应变量。
    最小二乘法回归是通过预测变量的加权和来预测量化的因变量,其中权重是通过数据估计而得的参
    数,目标是通过减少响应变量的真实值与预测值的差值来获得模型参数(截距项和斜率),具体而言,即使得残差平方和最小。下面将通过几篇博客介绍回归分析,这是第二篇:回归诊断。

    一、回归诊断

    使用 lm() 函数来拟合最小二乘法回归模型,通过 summary() 函数获取模型参数和相关统计量。但是,没有任何输出告诉你模型是否合适,对模型参数推断的信心依赖于它在多大程度上满足最小二乘法模型统计假设。数据的无规律性或者错误设定了预测变量与响应变量的关系,都将致使模型产生巨大的偏差。一方面,可能得出某个预测变量与响应变量无关的结论,但事实上它们是相关的;另一方面,情况可能恰好相反。

    1.1 统计假设

    为了能够恰当地解释最小二乘法模型的系数,数据必须满足以下统计假设:

    • 正态性。对于固定的自变量值,因变量值成正态分布。
    • 独立性。Y[i]值之间相互独立。
    • 线性。因变量与自变量之间为线性相关。
    • 同方差性。因变量的方差不随自变量的水平不同而变化。也可称作不变方差,但是说同
      方差性感觉上更犀利。

    下面将分别针对这四种假设进行检验:

    1.2 基本方法

    R基础安装中提供了大量检验回归分析中统计假设的方法。最常见的方法就是对 lm() 函数
    返回的对象使用 plot() 函数,可以生成评价模型拟合情况的四幅图形。

    #回归诊断
    lm.fit5 <- lm(weight ~ height, data=women)
    par(mfrow=c(2,2)) #一个平面绘制四幅图
    plot(lm.fit5)
    

    1.2.1 正态性

    • 理论解释:当预测变量值固定时,因变量成正态分布,则残差值也应该是一个均值为0的正
      态分布。

    • 图形显示:数据是否符合正态分布假设可以通过“正态Q-Q图”(Normal Q-Q,右上)图反映出来。若满足正态假设,那么图上的点应该落在呈45度角的直线上;若不是如此,那么就违反了正态性的假设。

    1.2.2 独立性

    无法从这些图中分辨出因变量值是否相互独立,只能从收集的数据中来验证,或者下文有其他方法。

    1.2.3 线性

    • 理论解释:若因变量与自变量线性相关,那么残差值与预测(拟合)值就没有任何系统关联。换句话说,除了白噪声,模型应该包含数据中所有的系统方差。

    • 图形显示:数据是否符合线性假设可以通过“残差图与拟合图”(Residuals vs Fitted,左上)反映出来,若该图的点没有任何规律,则满足该假设,若明显的曲线,则暗示应该加上一个多项式。

    1.2.4 同方差性

    • 理论解释:因变量的方差不随自变量的水平不同而变化。
    • 图形显示:同方差性可以通过“位置尺度图”(Scale-Location Graph,左下)反映出来,若点在水平线周围附近分布,则满足假设。

    1.2.4 “残差与杠杆图”(Residuals vs Leverage,右下)

    该图提供了单个观测点的信息,从图形可以鉴别出离群点、高杠杆值点和强影响点,将会在下篇博客——R语言分析-异常观测值中详细讲解,这里只对其概念做大致解释:

    • 离群点:表明拟合回归模型对其预测效果不佳(产生了巨大的或正或负的残差)。
    • 高杠杆值点:表明它是一个异常的预测变量值的组合。也就是说,在预测变量空间中,它是一个离群点。因变量值不参与计算一个观测点的杠杆值。
    • 强影响点:表明它对模型参数的估计产生的影响过大,非常不成比例。强影响点可以通过Cook距离即Cook’s D统计量来鉴别。

    1.3 car包方法

    car 包提供了大量函数,大大增强了拟合和评价回归模型的能力:

    函数描述
    qqPlot()分位数比较图
    durbinWatsonTest()对误差自相关性做 Durbin-Watson 检验
    crPlots()成分与残差图
    ncvTest()对非恒定的误差方差做得分检验
    spreadLevelPlot()分散水平检验
    outlierTest()Bonferroni离群点检验
    avPlots()添加的变量图形
    inluencePlot()回归影响图
    scatterplot()增强的散点图
    scatterplotmatrix()增强的散点图矩阵
    vif()方差膨胀因子

    1.3.1 正态性

    检验数据是否符合正态性假设,可以使用 qqPlot() 函数。与基础包中的 plot() 函数相比, qqPlot() 函数提供了更为精确的正态假设检验方法,它画出了在n–p–1个自由度的t分布下的学生化残差(studentized residual,也称学生化删除残差或折叠化残差)图形,其中n是样本大小,p是回归参数的数目(包括截距项)。

    • id.method = "identify" 选项能够交互式绘图——待图形绘制后,用鼠标单击图形内的点,将会标注函数中 labels 选项的设定值。敲击Esc键,从图形下拉菜单中选择Stop,或者在图形上右击,都将关闭这种交互模式。
    • simulate=TRUE 时,95%的置信区间将会用参数自助法生成。
    library(car)
    states <- as.data.frame(state.x77[,c("Murder", "Population",
                                         "Illiteracy", "Income", "Frost")])
    lm.fit6 <- lm(Murder ~ Population + Illiteracy + Income + Frost, data=states)
    qqPlot(lm.fit6, labels=row.names(states), id.method="identify",
           simulate=TRUE, main="Q-Q Plot")
    
    states["Nevada",] #对具有大残差的点进行分析
    fitted(lm.fit6)["Nevada"] 
    residuals(lm.fit6)["Nevada"]
    
    • 理论解释:当预测变量值固定时,因变量成正态分布,则残差值也应该是一个均值为0的正
      态分布。

    • 图形显示:若满足正态假设,那么图上的点应该落在呈45度角的直线上;若不是如此,那么就违反了正态性的假设,另外可以对其中标注出的数据点可以进行更为细致的分析。

    1.3.2 独立性

    判断数据是否符合独立性假设可以使用durbinWatsonTest()函数。虽然在前文提过,判断因变量值(或残差)是否相互独立,最好的方法是依据收集数据方式的先验知识。但是 car包提供了一个可做Durbin-Watson检验的函数,能够检测误差的序列相关性。在多元回归中,使用durbinWatsonTest()`函数可以做Durbin-Watson检验:

    > durbinWatsonTest(lm.fit6)
     lag Autocorrelation D-W Statistic p-value
       1      -0.2006929      2.317691   0.214
     Alternative hypothesis: rho != 0
    
    • p值不显著(p=0.214)说明无自相关性,误差项之间独立。
    • 滞后项( lag=1 )表明数据集中每个数据都是与其后一个数据进行比较的。该检验适用于时间独立的数据,对于非聚集型的数据并不适用。
    • simulate=TRUE ,则每次运行测试时获得的结果都将略有不同。

    1.3.3 线性

    判断数据是否符合线性假设可以使用 crPlots() 函数绘制。若图形存在非线性,则说明你可能对预测变量的函数形式建模不够充分,那么就需要添加一些曲线成分,比如多项式项,或对一个或多个变量进行变换(如用 log(X) 代替 X ),或用其他回归变体形式而不是线性回归。

    library(car)
    crPlots(lm.fit6)
    

    1.3.4 同方差性

    判断数据是否符合同方差性假设可以使用 ncvTest() 函数和spreadLevelPlot() 函数。 ncvTest() 函数生成一个计分检验,零假设为误差方差不变,备择假设为误差方差随着拟合值水平的变化而变化。若检验显著,则说明存在异方差性(误差方差不恒定)。spreadLevelPlot() 函数创建一个添加了最佳拟合曲线的散点图,展示标准化残差绝对值与拟合值的关系。

    ncvTest(lm.fit6)
    spreadLevelPlot(lm.fit6)
    

    1.4 线性模型假设的综合验证

    使用 gvlma 包中的 gvlma() 函数,gvlma() 函数由Pena和Slate(2006)编写,能对线性模型假设进行综合验证,同时还能做偏斜度、峰度和异方差性的评价。换句话说,它给模型假设提供了一个单独的综合检验(通过/不通过)。

    若 分析结果Decision 下的文字表明违反了假设条件(比如p<0.05),可以使用前面讨论的方法来判断哪些假设没有被满足。

    library(gvlma)
    gvmodel <- gvlma(lm.fit6)
    summary(gvmodel)
    

    1.5 多重共线性

    多重共线性可用统计量VIF(Variance Inflation Factor,方差膨胀因子)进行检测。car包中的vif()函数提供VIF值。一般原则下,vif >2就表明存在多重共线性问题。

    library(car)
    vif(lm.fit6)
    
    展开全文
  • 课本的一些例题数据和课后习题数据,使用课本为应用回归分析(R语言版),何晓群编著。
  • R语言 逐步回归分析

    千次阅读 2020-04-24 10:40:27
    逐步回归分析是以AIC信息...R语言中用于逐步回归分析的函数 step() drop1() add1() 1.载入数据 首先对数据进行多元线性回归分析 tdata<-data.frame( x1=c( 7, 1,11,11, 7,11, 3, 1, 2,21, 1,11,10), x2=c(26,2...
  • R语言 回归分析函数说明

    万次阅读 2018-11-02 21:19:56
    回归分析相关的函数 1、一元线性回归 lm() #计算beta0,beta1参数 summary() # 提取lm()参数信息 anovn() #方差分析 predict() # 根据给出自变量预测因变量的值 例: a=lm(y~1+x,data=…) #对x,y回归分析 ...
  • R语言回归分析

    千次阅读 多人点赞 2017-04-25 19:50:08
    1.回归的多面性 回归类型 用途 简单线性 个量化的解释变量来预测一个量化的响应变量(一个因变量、一个自变量) 多项式 一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量,模型的关系是 n阶...
  • 我提供一份R的指南,让你能尽快感受到 R的强大以及开源的魅力,不再感到沮丧和忧虑。 尽快学习到回归分析与机器学习
  • 回归分析数据准备数据基本信息建立回归模型建立回归方程预测数值回归方程可视化散点图加拟合回归方程诊断 回归分析它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中...
  • R语言回归分析-选择最佳模型

    千次阅读 2020-02-21 12:23:00
    R语言回归分析 回归分析可以说是统计学的核心,它其实是一个广义的概念,通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量或解释变量)来预测响应变量(也称因变量、效标变量或结果变量)的方法。通常,回归分析可以用来...
  • R语言语言学与R语言的碰撞Xu & YangPhoneticSan学习参考Discovering Statistics Using RStatistics for Linguistics with RHow to Do Linguistics with RR in ActionAnalyzing Linguistic DataR Graphics ...
  • R语言 随机森林回归

    2017-08-30 19:13:07
    主要利用R语言进行随机森林回归,还有其他两种回归, library(lattice) library(grid) library(DMwR) library(rpart) library(ipred) library(randomForest) #回归树,装袋算法,随机森林三大回归 #前二种算法可以...
  • R 中的广义线性模型函数glm() 对指数族中某分布的默认连接函数 是其典则连接函数, 下表列出了 R 函数glm() 所用的某些指数族分布的 典则连接函数. 2、0-1因变量的回归模型 对于因变量为0,1变量的问题,可以考虑两...
  • 2.5回归诊断分析 3.多元线性模型 3.1模型建立 3.2代码实现 3.3做预测 3.4残差分析 3.5回归诊断分析 1.一元线性模型 一元线性模型一般用于描述因变量随自变量之间的线性模型一般为: 其中,表示Y随X的...
  • R语言回归分析

    千次阅读 2018-11-16 23:37:08
    这篇博客主要根据一次作业来总结r语言进行回归分析的步骤,真的是好记忆不如“烂笔头”??长时间不用就会忘记。 回归方程: r语言进行回归分析时,可以使用lm()函数进行; #使用r语言进行回归和区间估计; x&...
  • 以狗熊会二手车数据为例,利用R语言进行回归分析,涉及原始数据的清洗、描述统计分析、经典回归模型建立、异常点诊断、交叉验证等技术,附有原始数据以及R完整代码、注释。
  • R语言系列—回归分析

    千次阅读 2018-08-07 22:39:23
    一元线形回归模型:有变量x,y。假设有关系y=c+bx+e,其中c+bx 是y随x变化的部分,e是随机误差。 可以很容易的用函数lm()求出回归参数b,c
  • R语言_回归分析_R语言实例分析_内附R代码_分析数据见其它资源
  • R语言:如何做回归分析

    千次阅读 2020-02-20 11:02:15
    在实际的数据处理过程中,我们经常需要做一些回归分析,其中有线性回归、逻辑回归、多项式回归等等,我们这里主要是结合R语言进行简单的线性回归分析。 首先,我们需要弄清楚因变量和自变量,一般自变量为x,因变量...

空空如也

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