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R in action读书笔记（17）第十二章 重抽样与自助法

(2) 为生成R中自助法所需的有效统计量重复数，使用boot()函数对上面所写的函数进行处理。 (3) 使用boot.ci()函数获取第(2)步生成的统计量的置信区间。...可能值为norm、basic、stud、perc、bca和all（默认：type =all） type参数设定了获取置信区间的方法。...它的95%的置信区间可以通过如下代 码获得： > boot.ci(results,type=c("perc","bca")) BOOTSTRAP CONFIDENCE INTERVALCALCULATIONS...Based on 1000 bootstrap replicates CALL : boot.ci(boot.out = results, type =c("perc", "bca")) Intervals...and Intervals on OriginalScale Some BCa intervals may be unstable 12.6.2 多个统计量的自助法 首先，创建一个返回回归系数向量的函数

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R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法分析汽车制动距离|数据分享

p=21625 我们知道参数的置信区间的计算，这些都服从一定的分布(t分布、正态分布），因此在标准误前乘以相应的t分值或Z分值。但如果我们找不到合适的分布时，就无法计算置信区间了吗？...幸运的是，有一种方法几乎可以用于计算各种参数的置信区间，这就是Bootstrap 法。 相关视频 本文使用BOOTSTRAP来获得预测的置信区间。...当我们想给预测一个置信区间时，预测的置信区间取决于参数估计误差。...R语言Bootstrap、百分位Bootstrap法抽样参数估计置信区间分析通勤时间和学生锻炼数据 01 02 03 04 预测置信区间 让我们从预测的置信区间开始 > for(s in 1:500)...值得注意的是，在残差正态性假设下（回归线的斜率和常数估计值），置信区间（90%）如下所示： predict(reg,interval ="confidence", 在这里，我们可以比较500个生成数据集上的值分布

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    【数据分析】R语言中用自助法求统计量置信区间

    而自助法(Bootstrap)的思路是对原始样本重复抽样产生多个新样本，针对每个样本求取统计量，然后得到它的经验分布，再通过求经验分布的分位数来得到统计量的置信区间，这种方法不需要对统计量有任何理论分布的假设...在R中进行自助法是利用boot扩展包，其流程如下： 编写一个求取统计量的自定义函数 将上面的函数放入boot（）函数中进行运算，得到自助法的结果 用boot.ci()函数求取置信区间 让我们用mtcars...数据集来作为例子，我们可以将wt和disp作为自变量，mpg 作为因变量，进行回归后能得到一系列回归统计量。...其中我们感兴趣的是判定系数R-square，希望用自助法求它的95%置信区间。...conf表示置信水平，type表示了用何种算法来求区间，perc即使用百分位方法，bca表示adjusted bootstrap percentile，即对偏差进行了调整。

    4.6K60

    「Workshop」第三十八期 Bootstrap

    常规的假设检验程序通常假定数据遵循特殊的分布，如T检验、方差分析等参数检验要求正态分布，并使用样本数据的性质、实验设计和检验统计量来估计抽样分布的方程式。...相关R包boot的应用 boot扩展了自助法和重抽样的相关用途，可以借助它实现对一个统计量（如单个均值、单个中位数等，为一个数值）或多个统计量（如多变量间的相关系数、一列回归系数等，为一个数值向量）使用自助法...(2) 为生成R中自助法所需的有效统计量重复数，使用boot()函数对上面所写的函数进行处理。(3) 使用boot.ci()函数获取(2)生成的统计量的置信区间。...，可能为norm, basic, stud, perc, bca, all（默认为all） ### 其设定了获取置信区间的方法。...比如perc方法（分位数）展示的是样本均值，bca将根据偏差对区间做简单调整。 这里举个简单的例子运用一下boot的bootstrap的功能。

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    R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间|附代码数据

    这些值的计算基于以下计算 在对数泊松回归的情况下， 让我们回到最初的问题。 线性组合的置信区间 获得置信区间的第一个想法是获得置信区间 （通过取边界的指数值）。...我们的想法是从数据集中取样，并对这些新样本进行log-Poisson回归，并重复很多次数， ---- ---- 本文选自《R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间.../嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据R语言估计多元标记的潜过程混合效应模型（lcmm）分析心理测试的认知过程 R语言因子实验设计nlme拟合非线性混合模型分析有机农业施氮水平 R语言非线性混合效应...NLME模型(固定效应&随机效应)对抗哮喘药物茶碱动力学研究 R语言用线性混合效应（多水平/层次/嵌套）模型分析声调高低与礼貌态度的关系 R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度R语言nlme、...nlmer、lme4用（非）线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例 R语言混合线性模型、多层次模型、回归模型分析学生平均成绩GPA和可视化 R语言线性混合效应模型（固定效应

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    R语言中回归模型预测的不同类型置信区间应用比较分析

    p=13913 我们讨论了使用程序来获得预测的置信区间的方法。我们讨论线性回归。...正如在R课堂上（以及在预测模型的过程中）所回顾的，当我们要为预测提供一个置信区间时，建议您为预测器确定置信区间（这将取决于预测误差）参数的估计）和潜在值的置信区间（这也取决于模型误差，即残差的离散度）。...残差（以及因此的斜率和回归线的常数的估计值）的正态性假设下的置信区间（为90％）如下 lines(0:30,U[,2],col="red",lwd=2) lines(0:30,U[,3],col=...考虑到数据的性质（距离不能为负），这是合理的。 然后，我们开始讨论使用回归模型。...NA 2001 5 33 NA 2002 5 34 NA 2003 5 35 NA 2004 5 36 NA 2005 5 然后，我们可以使用基于 Stavros Christofides的对数增量支付模型的回归模型

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    R语言中回归模型预测的不同类型置信区间应用比较分析

    p=13913 我们讨论了使用程序来获得预测的置信区间的方法。我们将讨论线性回归。...正如在R课堂上（以及在预测模型的过程中）所回顾的，当我们要为预测提供一个置信区间时，建议您为预测器确定置信区间（这将取决于预测误差）参数的估计）和潜在值的置信区间（这也取决于模型误差，即残差的离散度）。...残差（以及因此的斜率和回归线的常数的估计值）的正态性假设下的置信区间（为90％）如下 lines(0:30,U[,2],col="red",lwd=2)lines(0:30,U[,3],col="red...考虑到数据的性质（距离不能为负），这是合理的。 然后，我们开始讨论使用回归模型。...532 NA 2001 533 NA 2002 534 NA 2003 535 NA 2004 536 NA 2005 5 然后，我们可以使用基于 Stavros Christofides的对数增量支付模型的回归模型

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    R语言中回归模型预测的不同类型置信区间应用比较分析

    p=13913 我们讨论了使用程序来获得预测的置信区间的方法。我们将讨论线性回归。...正如在R课堂上（以及在预测模型的过程中）所回顾的，当我们要为预测提供一个置信区间时，建议您为预测器确定置信区间（这将取决于预测误差）参数的估计）和潜在值的置信区间（这也取决于模型误差，即残差的离散度）。...残差（以及因此的斜率和回归线的常数的估计值）的正态性假设下的置信区间（为90％）如下 lines(0:30,U[,2],col="red",lwd=2)lines(0:30,U[,3],col="red...考虑到数据的性质（距离不能为负），这是合理的。 然后，我们开始讨论使用回归模型。...532 NA 2001 533 NA 2002 534 NA 2003 535 NA 2004 536 NA 2005 5 然后，我们可以使用基于 Stavros Christofides的对数增量支付模型的回归模型

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    R语言广义线性混合模型（GLMM）bootstrap预测置信区间可视化

    相关视频 然后，利用这些标准误差绘制出拟合回归线周围的置信区间或预测区间。...置信区间（CI）的重点在于回归线，其可以解释为（假设我们绘制的是95%的置信区间）：“如果我们重复抽样X次，那么回归线将有95%的概率落在这个区间内”。...并使用bootMer函数进行了自助法（bootstrap）来估计置信区间。...通常，我们会使用自助法（bootstrap）或者基于模型的近似方法来估计这些区间。...现在让我们转向一个更复杂的例子，一个具有两个交叉随机效应的泊松广义线性混合模型（Poisson GLMM）： # 第二个案例，具有两个交叉随机效应和泊松响应的更复杂设计 m <- glmer

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    R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间

    p=15062 ---- 考虑简单的泊松回归 。给定的样本 ，其中 ，目标是导出用于一个95％的置信区间 给出 ，其中 是预测。...因此，我们要导出预测的置信区间，而不是观测值，即下图的点 > r=glm(dist~speed,data=cars,family=poisson)> P=predict(r,type="response...这些值的计算基于以下计算 在对数泊松回归的情况下， 让我们回到最初的问题。 线性组合的置信区间 获得置信区间的第一个想法是获得置信区间 （通过取边界的指数值）。...（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

    1.5K31

    R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间|附代码数据

    考虑简单的泊松回归 我们要导出预测的置信区间，而不是观测值，即下图的点 > r=glm(dist~speed,data=cars,family=poisson) > P=predict(r,type="...这些值的计算基于以下计算 在对数泊松回归的情况下， 让我们回到最初的问题。 线性组合的置信区间 获得置信区间的第一个想法是获得置信区间 （通过取边界的指数值）。...首先，我们可以得到估计量的方差 因此，如果我们与回归的输出进行比较， > summary(reg)$cov.unscaled (Intercept) speed (Intercept)...(P2$fit+1.96*P2$se.fit) 1 173.9341 > P1$fit+1.96*P1$se.fit 1 172.9101 bootstrap技术 第三种方法是使用bootstrap技术基于渐近正态性...我们的想法是从数据集中取样，并对这些新样本进行log-Poisson回归，并重复很多次数，

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    R语言机器学习实战之多项式回归|附代码数据

    当拟合多项式时，您可以使用  lm（noisy.y〜poly（q，3）） 通过使用该confint()函数，我们可以获得我们模型参数的置信区间。...模型参数的置信区间： confint（model，level = 0.95） 拟合vs残差图 总的来说，这个模型似乎很适合，因为R的平方为0.8。...正如我们所预期的那样，一阶和三阶项的系数在统计上显着。 预测值和置信区间  将线添加到现有图中： 我们可以看到，我们的模型在拟合数据方面做得不错。...(Logistic Regression)、决策树、森林分析心脏病患者 R语言基于树的方法：决策树，随机森林，Bagging，增强树 R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法 R语言使用...bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间 R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化 Python对商店数据进行lstm和xgboost

    1.3K00

    多元线性回归

    在多元回归中，随着解释变量的增加，无论这些解释变量是否与响应变量有关，R2一般都会增加，这主要是由于随机相关的存在。...上面多元回归的结果中已经给出了校正后的R2（51%），我们也可以使用vegan包中的RsquareAdj()函数来校正类多元回归模型（MLR、RDA等）中的R2，如下所示： library(vegan)...⑵回归诊断 我们可以使用一元回归诊断方法进行简单的诊断，结果如下： par(mfrow=c(2,2)) plot(fit) 在R中car包提供了更详细的回归模型诊断函数，接下来我们对多元回归模型进行详细的评价...（parametric bootstrap）生成，自助法就是假设样本是总体，然后采取有放回抽样方法来确定参数的分布。...由于回归系数测量的实际上是固定其他解释变量时该解释变量对因变量的影响，共线性会导致回归参数的置信区间过大，是单个系数解释起来很困难。

    1.2K10

    R语言POT超阈值模型在洪水风险频率分析中的应用研究

    这些方程式可用于估计标准EY值的分位数。使用bootstrap自举法估计了置信区间（95％）（表1）。...x值是根据等式1的逆计算的EY；y值是流量。拟合基于等式6。使用bootstrap自举法计算分位数的置信区间。...图3：河流部分序列显示契合度和置信区间 ---- 参考文献 1.R语言基于ARMA-GARCH-VaR模型拟合和预测实证研究 2.R语言时变参数VAR随机模型 3.R语言时变参数VAR随机模型 4.R...语言基于ARMA-GARCH过程的VAR拟合和预测 5.GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比较 6.R语言时变参数VAR随机模型 7.R语言实现向量自动回归VAR模型 8.R语言随机搜索变量选择...SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型 9.R语言VAR模型的不同类型的脉冲响应分析

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    【V课堂】R语言十八讲(十五)—-置换检验和自助法

    不知道看到这里,读者有么有发现,前面讲了那么多方法,几大检验,回归分析,方差分析“都有一个共同的特点,那就是有一定的前提假设,只有满足这个假设时,模型才有较好的效果.我们可以来回顾一下: 线性回归...于是,今天给大家介绍另外一种检验方法—-置换检验.和自助法(bootstrap) 置换检验 1.与参数方法相同计算统计量记做t0 2.将所有样本放在一个组,然后随机的分配到两个组中,再计算统计量记做t(...自助法 1.从样本中随机有放回的抽样的到自助样本 2.计算统计量 3,重复步骤1和2得n个统计量,并从小到大排序. 4,在0.05显著性水平下,找出中间95%区间就是置信区间,在这区间之外的就是拒绝域(...R实现: ?...原来的R^2是0.7809在使用自助法之后,百分位方法的置信区间是(0.6724,0.8757)使用调整偏差方法后是(0.6158,0.8538) 由于,lmperm包在R中已经不能用了,所以线性回归和方差分析的置换法

    1.8K60

    数据分享|SQL Server、Visual Studio、tableau对信贷风险数据ETL分析、数据立方体构建可视化

    导入原始数据，并设计好纬度表和事实表（列名、主键、外键、约束） ii. 设计空表 iii....，因此在进行产品设计时可以强调贷款周期长、利率小的特点，再比如对于无房的社会服务者，因为其工作的特殊性工资不需要纳税且无房也没有房地产税的负担，其主要的经济压力可能来源于生活普通开销，因此产品设计可以考虑短期...GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析 R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型 R语言用泊松Poisson回归、GAM...(Logistic Regression)、决策树、森林分析心脏病患者 R语言基于树的方法：决策树，随机森林，Bagging，增强树 R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法 R...语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间 R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化 Python对商店数据进行lstm

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    R语言有极值（EVT）依赖结构的马尔可夫链(MC)对洪水极值分析|附代码数据

    从这个角度来看，可以固定一些参数。...由于这是一个时间序列，因此我们必须选择一个阈值以上的独立事件。首先，我们固定一个相对较低的阈值以“提取”更多事件。因此，其中一些不是极端事件而是常规事件。...EVT分析R语言极值推断：广义帕累托分布GPD使用极大似然估计、轮廓似然估计、Delta法R语言极值理论EVT：基于GPD模型的火灾损失分布分析R语言有极值（EVT）依赖结构的马尔可夫链(MC)对洪水极值分析...）建模估计R语言非参数方法：使用核回归平滑估计和K-NN(K近邻算法)分类预测心脏病数据matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法...R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）估计随机波动率（SV，Stochastic Volatility） 模型Matlab马尔可夫区制转换动态回归模型估计

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    概率论--置信区间和置信度

    2​×β0∗​​se​​ 适用情况：用于估计参数的单侧置信区间，例如在回归分析中估计回归系数的单侧置信区间。...然而，这种方法需要谨慎使用，因为这会增加估计结果的不确定性。 采用更宽松的统计方法：例如，在回归分析中，可以通过选择一个较大的置信水平或使用较为宽松的置信区间构造方法来实现这一目标。...这些方法虽然能够扩大置信区间，但同时也会减少对数据的严格要求。 优化样本设计：通过优化样本设计，比如采用分层抽样、系统抽样等方法，可以提高样本的代表性和效率，从而间接影响置信区间的宽度。...不过，这种方法更多是用于改善样本质量而非直接改变置信区间的宽度。 调整标准误差：通过在估计值周围加上或减去固定倍数的标准误差来获得更好的置信区间。...使用不同的统计模型和方法：例如Bootstrap法和贝叶斯分析等，这些方法可以在不显著增加置信度风险的情况下，通过调整统计模型来改变置信区间的宽度。

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