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R语言系列第五期（番外篇）：R语言与线性模型相关问题

多项式回归 在多元回归里有的时候不像它看起来那么简单，有时可以在多元回归分析中纳入变量的二次和高次幂，尽管这个看似是非线性关系的模型依旧属于线性模型的范畴，重点在于参数和预期的观测值是线性关系。...这个技术常常用来防止模型公式中的操作符被特殊解释。这种解释不作用于函数命令内部，I()是反身函数，原封不动地返回自身的输入参数。 使用predict()函数可以绘制带预测值和置信带的拟合曲线。...(pred.frame$height,pp,lty=c(1,2,2),col="black") > matlines(pred.frame$height,pc,lty=c(1,3,3),col="black...我们可以通过添加特殊交互项来指定一个变量受另一个变量水平变动的影响程度。在R中的模型公式里，交互项可以使用“：”来生成，比如a：b。...通常，我们还会在模型中包含a和b这两项，同时，R的模型里允许a*b或者a+b+a:b这种公式，这两个公式是等效的。 当然在模型建立的过程中还有很多需要注意很多事项，我们这里就不一一列举了。

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R语言系列第五期（番外篇）：R语言与线性模型相关问题

多项式回归 在多元回归里有的时候不像它看起来那么简单，有时可以在多元回归分析中纳入变量的二次和高次幂，尽管这个看似是非线性关系的模型依旧属于线性模型的范畴，重点在于参数和预期的观测值是线性关系。...通过在模型公式中增加一个变量height的平方可对此进行改造。...这个技术常常用来防止模型公式中的操作符被特殊解释。这种解释不作用于函数命令内部，I()是反身函数，原封不动地返回自身的输入参数。 使用predict()函数可以绘制带预测值和置信带的拟合曲线。...(pred.frame$height,pp,lty=c(1,2,2),col=”black”) > matlines(pred.frame$height,pc,lty=c(1,3,3),col=”black...通常，我们还会在模型中包含a和b这两项，同时，R的模型里允许a*b或者a+b+a:b这种公式，这两个公式是等效的。 当然在模型建立的过程中还有很多需要注意很多事项，我们这里就不一一列举了。

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    R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析

    绘制获得的拟合图。...Boston数据回归  变量dis（距离五个波士顿就业中心的加权平均）， nox （在每10百万份的氮氧化物浓度） 。我们将其dis视为预测因素和nox作为响应变量。...该图显示了一条平滑的曲线，很好地拟合了数据。 绘制多项式适合不同多项式度的范围（例如，从1到10），并报告相关的残差平方和。 我们绘制1到10度的多项式并保存RSS。...col = "black", lwd = 2, lty = c("solid", "dashed", "dashed")) dis>9dis>9 现在针对一定范围的自由度拟合样条回归，并绘制结果拟合并报告结果...绘制结果，并解释您的发现。 library(gam)...plot(gam.fit, se=TRUE, col="blue") 评估在测试集上获得的模型，并解释获得的结果。

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    【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享|附代码数据

    首先，我怎样才能以简单的方式知道问题是线性的还是非线性的？ 要回答这个问题，我们必须做两件事。首先是直观地确定关系是线性的还是非线性的。最好用每个输入变量绘制输出变量的双变量图。...我们要做的第二件事是当我们无法准确地建模与线性参数的关系时，使用非线性回归而不是线性回归。 第二个重要问题是，如果我的数据在散点图上显示为非线性，我应该如何建模？...matlines(age.grid,se.bands,lwd=2,col="blue",lty=3) 在这个简单的示例中，我们可以使用ANOVA检验 。...matlines(age.grid,se.bands,lwd=1,col="blue",lty=3) 逐步回归函数 在这里，我们需要拆分数据。...接下来，我们 将局部回归拟合GAM  。 在调用GAM之前，我们还可以使用局部回归来创建交互项。 我们可以 绘制结果曲面图  。

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    「R」自己动手进行R基础绘图

    然后，当面对一个复杂的图形时，他们开始使用各种方法，如add=TRUE， ann=FALSE， cex=0，将这些绘制堆叠在一起。...因此，为了构造一个图，我们逐一调用各种函数。但是我们从哪里得到这些函数的名字呢？我们需要记住几百个吗?事实证明，你在一个plot中可能需要做的所有事情都是非常有限的。...rect() # 绘制矩形 polygon() # 绘制复杂多边形 text() # 在图形中添加文本 mtext() # 在图的边缘添加文本...基本绘图函数的几乎所有参数都是向量化的。例如，在绘制矩形时，用户不必在一个循环内逐个添加每个矩形的每个点。相反，他或她可以用一个函数调用绘制所有相关的对象，同时为每个对象指定不同的位置和参数。...，我们使用了一个特殊的函数matlines()，该函数为矩阵中的每一列绘制一行。

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    【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享

    首先，我怎样才能以简单的方式知道问题是线性的还是非线性的？ 要回答这个问题，我们必须做两件事。首先是直观地确定关系是线性的还是非线性的。最好用每个输入变量绘制输出变量的双变量图。...我们要做的第二件事是当我们无法准确地建模与线性参数的关系时，使用非线性回归而不是线性回归。 第二个重要问题是，如果我的数据在散点图上显示为非线性，我应该如何建模？...matlines(age.grid,se.bands,lwd=2,col="blue",lty=3) 在这个简单的示例中，我们可以使用ANOVA检验 。...matlines(age.grid,se.bands,lwd=1,col="blue",lty=3) 逐步回归函数 在这里，我们需要拆分数据。...接下来，我们 将局部回归拟合GAM 。 在调用GAM之前，我们还可以使用局部回归来创建交互项。 我们可以 绘制结果曲面图 。 点击文末“阅读原文” 获取全文完整资料。

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    R语言系列第六期： ④R语言高级绘图(下）

    这两个函数在绘制数据曲线的图形时，其使用方式与plot()函数和matplot()函数类似，许多参数也是完全一样。...但修改存在图形的外观参数（例如：坐标轴的限制）对points()函数或matpoints()函数无效。 02 添加线 向已存在的图形添加直线时，可用lines()和matlines()函数。...在plot()函数中，也可以使用sub=选项。调用title()函数会变得很灵活，例如，当一个标题需要应用于同时展示的多个图中时，可以用此函数。...06 新图形窗口 用下面的R命令可以打开一个新的图形窗口： > windows()（在windows操作系统中） 当要生成多幅图时，可将对应的一行或者多行命令放在一个脚本文件中。...不然，在一次生成图的过程中，当前生成的图会替换掉前一个图。 07 全局性与局部性 当plot()函数、matplot()函数或其他绘图函数调用选项时，这些选项对调用的函数而言具有局部性。

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    【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享|附代码数据

    首先，我怎样才能以简单的方式知道问题是线性的还是非线性的？ 要回答这个问题，我们必须做两件事。首先是直观地确定关系是线性的还是非线性的。最好用每个输入变量绘制输出变量的双变量图。...我们要做的第二件事是当我们无法准确地建模与线性参数的关系时，使用非线性回归而不是线性回归。 第二个重要问题是，如果我的数据在散点图上显示为非线性，我应该如何建模？...matlines(age.grid,se.bands,lwd=2,col="blue",lty=3) 在这个简单的示例中，我们可以使用ANOVA检验 。...matlines(age.grid,se.bands,lwd=1,col="blue",lty=3) 逐步回归函数 在这里，我们需要拆分数据。...接下来，我们 将局部回归拟合GAM  。 在调用GAM之前，我们还可以使用局部回归来创建交互项。 我们可以 绘制结果曲面图  。

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    【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享|附代码数据

    首先，我怎样才能以简单的方式知道问题是线性的还是非线性的？ 要回答这个问题，我们必须做两件事。首先是直观地确定关系是线性的还是非线性的。最好用每个输入变量绘制输出变量的双变量图。...我们要做的第二件事是当我们无法准确地建模与线性参数的关系时，使用非线性回归而不是线性回归。 第二个重要问题是，如果我的数据在散点图上显示为非线性，我应该如何建模？...matlines(age.grid,se.bands,lwd=2,col="blue",lty=3) 在这个简单的示例中，我们可以使用ANOVA检验 。...matlines(age.grid,se.bands,lwd=1,col="blue",lty=3) 逐步回归函数 在这里，我们需要拆分数据。...接下来，我们 将局部回归拟合GAM  。 在调用GAM之前，我们还可以使用局部回归来创建交互项。 我们可以 绘制结果曲面图  。

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    如何实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型、Metropolis算法？

    在大多数贝叶斯推理中，后验分布是一些（可能很大的）参数向量的函数，您想对这些参数的子集进行推理。 在一个等级模型中，你可能会有大量的随机效应项被拟合，但是你最想对一个参数做出推论。...然而，蒙特卡罗方法在贝叶斯统计中的作用与频率统计中的优化程序相同，这只是执行推理的算法。所以，一旦你基本知道MCMC正在做什么，你可以像大多数人把他们的优化程序当作黑匣子一样对待它，像一个黑匣子。...ma=1,xlab="Step",ylab="y",las=1) matlines(0:n,y2,lty=2) matlines(0:n,y3,lty=3) 我们可以使用R的eigen函数来提取系统的主要特征向量...v<-eigen(t(P) ars\[,1\] v<-v/sum(v)# 归一化特征向量 然后在之前的数字上加上点，表明我们有多接近收敛： matplot(0:n,y1a3,lty=3) points(...您可以在随后的参数中看到不同方案步骤在自相关中的效果 - 这些图显示了不同滞后步骤之间自相关系数的衰减，蓝线表示统计独立性。

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    R语言绘图：复杂散点图绘制

    reg.line # 默认值是lm，用于制定绘制回归直线的函数 ellipse # 在非对角线绘制数据密度椭圆 groups # 对数据分组 by.groups # 如果设置为TRUE，那么回归直线按照分组来拟合..., x.ticklabs, y.ticklabs, z.ticklabs # 刻度，刻度值 type # 用于指定点的类型，p是点，l是线，h是在x-y平面中的垂线 highlight.3d # 当type...= "p" 或 type = "h" 时，根据y坐标把点绘制成不同的颜色； # 其他情况下，使用color参数的值来绘制点的颜色。...气泡图 使用气泡图来展示三个变量之间的关系，先创建一个二维散点图，然后用点的大小来代表第三个变量的值。...基础包中的symbols()函数用于绘制气泡图： symbols(x, y = NULL, circles=radius, squares, rectangles, stars, inches = TRUE

    3.3K20

    教你在Tableau中绘制蝌蚪图等带有空心圆的图表（多链接）

    我之前遇到过这种情况并且多年来尝试过各种方法，所以我会分享自己一些的尝试和简单的解决方法，用于在Tableau中使用空白圆绘制蝌蚪图等图表。...蝌蚪图 在我们开始之前，这里有一个Emma Cosh（https://twitter.com/EGCosh）嘲笑过的蝌蚪图（不是用Tableau绘制的）。 这不是一个新的图表。...回顾一下，这个图和连接点图（也叫哑铃图）有相同的作用，但是这个是用单点绘制的。 就个人而言，我喜欢Emma为这个由一条线和一个单点组成的图形提出的名称：蝌蚪图。...那么为什么不创建一个有白色圆心的圆圈在PNG文件里呢？这样做的问题是，当Tableau对保存为具有透明背景的PNG文件中的自定义图形上的颜色编码时，它会改变白色中心的颜色，最后会出现彩色的圆点。...带有空心圆圈的哑铃图： 前一时段用空心圆而当前时段用实心圆表示的哑铃图： 用白色圆圈在点与线之间构造间隙的哑铃图： 带有空心圆圈的棒棒糖图： 带有空心圆圈的折线图

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    R in action读书笔记（14）第十一章 中级绘图 之一：散点图（高能预警）

    第十一章中级绘图 本章内容 二元变量和多元变量关系的可视化 绘制散点图和折线图 理解相关图 学习马赛克图和关联图 本章用到的函数有： plot hexbin ablines iplot scatterplot...car包中的scatterplotMatrix()函数也可以生成散点图矩阵，并有以下可选操作： 以某个因子为条件绘制散点图矩阵； 包含线性和平滑拟合曲线； 在主对角线放置箱线图、密度图或者直方图； 在各单元格的边界添加轴须图...Scatterplot3d(x,y,z) x被绘制在水平轴上，y被绘制在竖直轴上，z被绘制在透视轴上。...scatter3d()函数可包含各种回归曲面，比如线性、二次、平滑和附加等类型。图形默认添 加线性平面。另外，函数中还有可用于交互式识别点的选项。...你可用symbols()函数来创建气泡图。该函数可以在指定的(x, y)坐标上绘制圆圈图、方形 图、星形图、温度计图和箱线图。

    1.9K20

    RNAseq|构建预后模型后你还需要这些图，森林图，诺莫图，校准曲线，DCA决策曲线

    本文就介绍下添加临床因素构建多因素COX模型 以及 森林图，诺莫图（列线图），校准曲线以及DCA决策曲线的绘制方法。...更多参数可参考Forest plot（森林图） | Cox生存分析可视化 三 Nomogram 图 Nomogram也被称为诺莫图或者列线图，在期刊出现频率越来愈多，常用于评估肿瘤学和医学的预后情况，可将...Cox回归的结果进行可视化。...cmethod="KM", method="boot", u=1*365*5, m= 100, B=1000) 使用plot 函数进行可视化即可，如果想1，3，5年的校准曲线绘制在一张图中...1）绘制单条 #绘制单条 plot(cal,lwd=2,lty=1,errbar.col="black", xlab ="Nomogram-Predicted Probability of 1

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    R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据

    绘制上证指数收益时间序列图、散点图、自相关图与偏自相关图 我们选取上证指数5分钟高频数据： data=read.csv("上证指数-5min.csv",header=TRUE) #open：开盘价...close[-length(data$close)] #指标二：Daily Returns，我们选择Daily Returns library(tseries) adf.test(rets) ## 绘制上证指数收益时间序列图...使用的R代码是： ###Markov Chain Monte Carlo summary(mcmc) 准最大似然估计 SV模型可以用QML方法在R中用许多不同的状态空间和Kalman滤波包来估计。...函数中定义矩条件，然后估计参数0。...逻辑回归模型分析汽车实验数据 stata马尔可夫Markov区制转移模型分析基金利率 PYTHON用时变马尔可夫区制转换（MRS）自回归模型分析经济时间序列 R语言使用马尔可夫链对营销中的渠道归因建模

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    R-基本绘图参数（Ⅰ）

    cex.axis 坐标轴刻度标记的缩放倍数 cex.lab 坐标轴标题的缩放倍数 cex.main 图主标题的缩放倍数 cex.sub 图副标题的缩放倍数 col 图中符号（点、线等）的颜色，与cex参数类似...，具体如下： col.axis 坐标轴刻度标记的颜色 col.lab 坐标轴标题的颜色 col.main 图主标题的颜色 col.sub 图副标题的颜色 cex.font：指定绘图使用的字体样式。...参数值为0或者"round"时，表示端点样式为圆角（默认值）；为1或者"butt"时，表示端点直接截断；为2或者"square"表示延伸末端。...length箭头长度； abline(h=y)在纵坐标y处画水平线，abline(v=x)在横坐标x处画垂直线；abline(a,b)绘制斜率为b和截距为a的直线；abline(lm.obj)画由lm.obj...确定的回归线。

    1.5K30

    R in action读书笔记（10）-第八章：回归-- 异常观测值 改进措施

    8.4.3 强影响点 强影响点，即对模型参数估计值影响有些比例失衡的点。例如，若移除模型的一个观测点时模型会发生巨大的改变，那么你就需要检测一下数据中是否存在强影响点了。...所谓变量添加图，即对于每个预测变量Xk，绘制Xk 在其他k 1个预测变量上回归的残差值相对于响应变量在其他k 1个预测变量上回归的残差值的关系图。...car包中的avPlots()函数可提供变量添加图：利用car包中的influencePlot()函数，你还可以将离群点、杠杆值和强影响点的信息整合到一幅图形中 > library(car) > avPlots...当模型违反了正态假设时，通常可以对响应变量尝试某种变换。car包中的powerTransform()函数通过λ 的最大似然估计来正态化变量X λ。...有时，添加一个重要变量可以解决许多问题，删除一个冗余变量也能达到同样的效果。 删除变量在处理多重共线性时是一种非常重要的方法。

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    分解商业周期时间序列：线性滤波器、HP滤波器、Baxter滤波器、Beveridge Nelson分解等去趋势法|附代码数据

    然后我们可以借助下面的命令来绘制这个结果，其中趋势和周期被绘制在不同的数字上。...当采用这种技术时，我们需要指定与平稳部分有关的滞后期的数量。在我下面的例子中，我假设有八个滞后期。...在这个例子中，我创建了一个时间序列ts.union，但是我也可以先绘制一个单一的序列，然后再使用lines命令在上面绘制连续的图。 ...，最好先清除当前环境中的所有变量，并关闭所有的图。...（MRS）自回归模型分析经济时间序列R语言有限混合模型(FMM,finite mixture model)EM算法聚类分析间歇泉喷发时间长短期记忆网络LSTM在时间序列预测和文本分类中的应用Python

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