精华内容
下载资源
问答
  • 利用R语言计算回归分析中的t值和p值

    很多同学包括楼主喜欢R语言的原因就是因为它小巧简洁,不需要太多的代码就可以得到很好的结果。比如线性回归时利用lm()就是一个很好的例子,用简单的代码就可以得到回归表达式,以及各种系数检验等等,但是这些结果是怎么呈现到我们面前的呢,接下来就解释R语言lm()的输出结果。

     data(iris)
     fit<-lm(iris$Sepal.Width ~ iris$Petal.Width)
     summary(fit)
    Call:
    lm(formula = iris$Sepal.Width ~ iris$Petal.Width)
    
    Residuals:
         Min       1Q   Median       3Q      Max 
    -1.09907 -0.23626 -0.01064  0.23345  1.17532 
    
    Coefficients:
                     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    (Intercept)       3.30843    0.06210  53.278  < 2e-16 
    iris$Petal.Width -0.20936    0.04374  -4.786 4.07e-06 
    Signif. codes:  0***0.001**0.01*0.05.0.1 ‘ ’ 1
    
    Residual standard error: 0.407 on 148 degrees of freedom
    Multiple R-squared:  0.134, Adjusted R-squared:  0.1282 
    F-statistic: 22.91 on 1 and 148 DF,  p-value: 4.073e-06

    很简单的代码就得到一个线性回归方程,很多书上都已经介绍了线性回归方程的原理和各种解释变量的意义。故仅在此处贴出利用R如何计算出t值

    (tstats <- coef(fit) / sqrt(diag(vcov(fit))))
    (Intercept) Petal.Width 
      53.277950   -4.786461 

    利用R如何计算出P值

     2 * pt(abs(tstats), df = df.residual(fit), lower.tail = FALSE)
     (Intercept)         Petal.Width 
    1.835999e-98     4.073229e-06
    展开全文
  • 之前我用curve fit的方法实现了线性函数的拟合,但是这有些大材小用了,而且过程较为繁琐,不方便p值等的计算。 curve fit方法实现线性拟合 用scipy.stats linregress方法可以一步实现包括斜率、截距、标准差、p值的...

    点赞发Nature
    关注中Science

    p-value表示线性回归中的斜率、截距的显著性,p-value越小,表示得到的结果越显著。

    之前我用curve fit的方法实现了线性函数的拟合,但是这有些大材小用了,而且过程较为繁琐,不方便p值等的计算。
    curve fit方法实现线性拟合

    scipy.stats linregress方法可以一步实现包括斜率、截距、标准差、p值的计算:

    from scipy import stats 
    import numpy as np
    
    x = np.random.random(10)
    y = np.random.random(10)
    slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x,y)
    

    ————————
    我是仁荷大学的经管博士生,关注能源转型过程中的环境经济问题。

    专注于分享科研中的python技巧,欢迎一起交流、学习。

    关于我的博客内容、其他相关的研究问题,有问题可以评论、私信我~

    展开全文
  • 变量投影重要性(VIP)主要用于变量筛选,基于偏最小二乘回归的有点,VIP技术可用于样本较小而且几个自变量间相关性较强的情形。 作为非数学专业的,为了算这个VIP数值我真的是要哭了,写个论文太难了。刚开始百度...

    变量投影重要性(VIP)主要用于变量筛选,基于偏最小二乘回归的有点,VIP技术可用于样本较小而且几个自变量间相关性较强的情形。

    1.打开SIMCA-P软件,导入excel数据,注意数据格式

    在这里插入图片描述
    第一行是变量名,第一列是序号,自己提前设置好
    同时确认一下绿色的代表是变量,黄色代表的是序号

    2.设置一下项目名,我这里是SIMCA_111,然后完成在这里插入图片描述

    3.点击工具栏上的workset设置一下参数

    在这里插入图片描述
    右击因变量,选择Y
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    点击确定后Type会变成PLS
    在这里插入图片描述

    4.点击工具栏的autofit

    在这里插入图片描述
    会出现model view,对我没啥用,关掉
    重点来了

    5.点击analysis,出现了Variance importance,可以选择图表数据和列表数据

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    结束

    花絮:
    作为非数学专业的,为了算这个VIP数值我真的是要哭了,写个论文太难了。刚开始百度变量投影重要性分析说是在偏最小二乘里,好我去找偏最小二乘法的论文,找到了发现说是用SAS软件。我花了一下午装好这个30g的软件,打开后不会使,又百度出代码,结果只显示VIP的柱状图没有具体数值。求爷爷告奶奶找数学专业的同学问问他们会不会,结果他们也不会。本以为就要凉凉,老师告诉我她用的是SIMCA-P软件。好我又去找,找完一步一步对着书上的例子看,最后终于出来了数值,而且和SAS软件比较结果一样。到这我的论文数据部分算结束了,太难了。。。。

    展开全文
  • 线性回归的一般形式、线性回归的特点、残差分析、Q-Q图、P-P图 目录 线性回归的一般形式、线性回归的特点、残差分析、Q-Q图、P-P图 线性回归的一般形式 线性回归的特点 残差分析 Q-Q图 P-P图 线性回归的一般...

    线性回归的一般形式、线性回归的特点、残差分析、Q-Q图、P-P图

    目录

    线性回归的一般形式、线性回归的特点、残差分析、Q-Q图、P-P图

    线性回归的一般形式

    线性回归的特点

    残差分析

    Q-Q图

    P-P图


    线性回归的一般形式

    线性回归的特点

    建模速度快,不需要很复杂的计算,在数据量大的情况下依然运行速度很快
    可以根据系数给出每个变量的理解和解释
    异常值很敏感。

     

     

    残差分析

    残差=预测值-实际值

    线性回归中除了自变量与因变量线性相关外,剩下的基本都和残差有关,所以残差分析是线性回归诊断的重要环节。

     

    Q-Q

    Q-Q图主要用于检验数据分布的相似性,如果要利用Q-Q图来对数据进行正态分布的检验,则可以令x轴为正态分布的分位数,y轴为样本分位数,如果这两者构成的点分布在一条直线上,就证明样本数据与正态分布存在线性相关性,即服从正态分布。如果两个分布相似,则该Q-Q图趋近于落在y=x线上。如果两分布线性相关,则点在Q-Q图上趋近于落在一条直线上,但不一定在y=x线上

     
     

    P-P

    P-P图和Q-Q图的用途完全相同,只是检验方法存在差异P-P图是根据变量的累积概率对应于所指定的理论分布累积概率绘制的散点图,用于直观地检测样本数据是否符合某一概率分布。如果被检验的数据符合所指定的分布,则代表样本数据的点应当基本在代表理论分布的对角线由于P-P图和Q-Q图的用途完全相同,只是检验方法存在差异。要利用QQ图鉴别样本数据是否近似于正态分布,只需看QQ图上的点是否近似地在一条直线附近,而且该直线的斜率为标准差,截距为均值QQ图还可获得样本偏度和峰度的粗略信息。

     

     
     
    展开全文
  • matlab回归分析计算t统计量代码GC_clean GNU Octave(也与Matlab兼容)的脚本和函数的集合,用于计算和研究Granger因果关系(GC)。 我们为神经科学的研究开发了这些代码(请参阅参考资料)。 该软件包中的代码能够...
  • 用 Excel 计算线性回归方程和相关系数、方差、p 等,判断回归方程是否成立 现在如果有一个新家庭的数据,已知父亲身高 75 英寸,请测算儿子的身高为多少? 2. 实验步骤 在表格中选中父亲和子女身高数据(先删除...
  • 从多元线性回归分析的原理出发,利用最小二乘法准则,将...结合实例,通过方差分析表,进行F检验,计算P值,决定系数,将此方法的回归分析结果与调用统计软件包中的regress函数的结果进行比较,说明此方法的有效性.
  • 7个回归分析方法 什么是回归分析回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。 这种技术通常用于 预测分析、 时间序列模型 以及发现变量之间的...
  • 回归分析 | 数据模拟与分析1 任务介绍2 模型2.1 SPSS操作结果2.2 数据模拟和计算2.3 自设总体参数模拟数据在R中画出P值分布 1 任务介绍 从Green &amp;amp;amp; Salkind (2014, L22~24, 31, 33, 39~41) 选取一例...
  • STATA regress回归结果分析

    千次阅读 多人点赞 2020-07-30 22:37:11
    对于STATA回归结果以前一直不清不楚,每次都需要baidu一波,因此今天将结果相关分析记录下: 如上图 上面左侧的表是用来计算下面数据的,分析过程中基本不会用到 右侧从上往下 1.Number of obs 是样本容量 2.F是...
  • 父母-子女身高数据集的线性回归分析目录简介一、父子身高数据1、回归分析2、身高预测二、母子身高数据1、回归分析2、相关数据3、相关数值...1)选取父子身高数据为X-Y,用Excel计算线性回归方程和相关系数、方差、p值
  • 数据的回归与分类分析线性回归练习母子身高线性...选取父子身高数据为X-Y,用Excel计算线性回归方程和相关系数、方差、p值等,判断回归方程是否成立。 现在如果有一个新家庭的数据,已知父亲身高75英寸,请测算儿子的
  • ①对 “ 父母子女身高 ” 数据集(高尔顿数据集)进行一元线性回归分析(这里用父子身高作为 x-y),用 excel 计算线性回归方程和相关系数、方差、p 等,判断回归方程是否成立? ②现在如果有一个新家庭的数据,...
  • 对“父母子女身高”数据集(高尔顿数据集)进行线性回归分析(简化的做法可选取父子身高数据为X-Y),用excel计算线性回归方程和相关系数、方差、p值等,判断回归方程是否成立? 现在如果有一个新家庭的数据,已知...
  • 对“父母子女身高”数据集(高尔顿数据集)进行线性回归分析(简化的做法可选取父子身高数据为X-Y),用excel计算线性回归方程和相关系数、方差、p值等,判断回归方程是否成立?现在如果有一个新家庭的数据,已知...
  • 数据的回归分析

    2021-03-23 18:09:16
    1)选取父子身高数据为X-Y,用Excel计算线性回归方程和相关系数、方差、p值等,判断回归方程是否成立。 现在如果有一个新家庭的数据,已知父亲身高75英寸,请测算儿子的身高为多少? 2)选取母子身高数据为X-Y,用...
  • 1)选取父子身高数据为X-Y,用Excel计算线性回归方程和相关系数、方差、p值等,判断回归方程是否成立。 现在如果有一个新家庭的数据,已知父亲身高75英寸,请测算儿子的身高为多少? 2)选取母子身高数据为X-Y,用...
  • 文章目录一、高尔顿数据集回归分析二、Anscombe四重奏数据集...1)选取父子身高数据为X-Y,用Excel计算线性回归方程和相关系数、方差、p值等,判断回归方程是否成立。 现在如果有一个新家庭的数据,已知父亲身高75英寸
  • 此脚本在检查指定 p 的多种可能性内计算最大调整 R^2。 数据必须从 xls 导入。 文件。
  • 选取父子身高数据为X-Y,,用excel计算线性回归方程和相关系数、方差、p值等 1.对原始数据进行筛选,得到父亲儿子的身高数据(去掉了重复值) 分析出的图像如下: 可看出,线性回归方程成立。 ...
  • 正则化路径是在正则化参数lambda的网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径。该算法速度快,可以利用输入矩阵x中的稀疏性,拟合线性、logistic和多项式、poisson和Cox回归模型。可以通过拟合模型进行各种...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 7
收藏数 127
精华内容 50
关键字:

p值计算回归分析