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R语言广义线性模型（GLM）广义相加模型（GAM）：多元平滑回归分析保险投资风险敞口

p=13885 ---- 在之前的课堂上，我们已经看到了如何可视化多元回归模型（带有两个连续的解释变量）。...") 然后，我们使用此函数来计算网格上的值， 如果我们使用因子，而不是连续变量（这两个变量的简化版本），我们可以使用glm函数 （我们考虑的是笛卡尔乘积，因此将针对乘积，驾驶员年龄和汽车年龄的每个乘积计算值...） 显然，我们在这里缺少了一些东西，让我们使用样条曲线平滑这两个变量， 使用加法平滑函数，我们获得了一个对称图（由于加法特性） 而带有二元样条回归gam 我不能在广义线性模型中使用双变量样条，但是考虑到广义可加模型...，也许我们应该允许某些司机的价格被低估（尤其是在投资组合中很少见的情况下）。...SPSS中的等级线性模型Multilevel linear models研究整容手术数据 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

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R3数据结构和文件读取

通过这个函数生成的seq变量将包含100个在-3到3之间的数字。形式参数，实际参数可以改动.括号前面的代表函数，函数（）=前面的部分是形式参数，可以省略不写，后面是实际参数，使用的时候可以修改的。...x的下标组成的向量,x[2:4],x[c(1,5)],反选x[-4]#去掉第四个位置x[-(2:4)]#去掉234的位置（3）按名字#修改向量中的某个/某些元素：取子集+赋值，改一个元素x[4]的类型相同3.数据框单独拿出一列是向量，降维，#1.数据框data.frame来源# （1）用代码新建，，变量 data.frame（）# （2）由已有数据转换或处理得到，变量...它可以接受任何单个字符或字符串作为参数，用于将文本数据内容分割成列。常见的分隔符包括逗号（,），制表符（\t），分号（;）等。例如，当读取以逗号分隔的CSV文件时，应该将sep参数设置为逗号（,）。...当sep = "\t"时，read.table将使用制表符作为分隔符来读取文本文件中的数据。#4.soft 的行数列数是多少？

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    数据分析必备：掌握这个R语言基础包1%的功能让你事半功倍！（附代码）

    本文介绍了utils包在R语言基础的用途。 [ 导读 ]无论数据分析的目的是什么，将数据导入R中的过程都是不可或缺的。毕竟巧妇难为无米之炊。utils包是R语言的基础包之一。...str的输出结果由5个主要部分组成，具体说明如下。 data.frame代表数据集在R中的呈现格式，这里指的是数据框格式，读者可以将其设想为常见的Excel格式。...某些数据文件内可能会预留一些变量列，但数据采集后这些预留的列并未被填满，而是仍然保留着制表符，该参数就是用来处理掉这些意义不大的制表符。...因为已经知道airlines文件的第二部分拥有6个变量，所以下面就来演示如何将6个变量名称指定成新的变量名（表1-7），代码如下： 演示结果如表1-7所示。...下面的代码演示了如何实现自动检测数据集所需的变量数： 部分结果展示如表1-8所示。 表1-8 read.table函数参数设置结果展示⑥ ?

    3.4K10

    生信技能树 R语言入门 第一周总结

    一、基本概念R语言中有三种数据类型，分别是数值型（numeric），字符型（character），逻辑型（logical）R语言中有四种主要的数据结构，分别是向量（vector），数据框（data.frame...的判断，最后得到的也是一个向量，里面的元素是True或者是False的logical；所以当y【x】的时候，本质上就是对y这个新向量按逻辑值取子集，因此是有结果的。...areaSource=&traceId=五、%in%1、%in%和==的区别：==是将X中的每个元素和y中的每个元素一对一比较，%in%是将x中的每一个元素分别和y中的所有元素全部比较> x=c(1,3,5,1...：忘记c、逗号（,）和引号（''）根据我这两天写代码试运行的结果来看，90%的错误会出现在忘记c，引号（''）和逗号（,）这三个上面。...忘记c就是忘记创建向量直接写了元素；忘记引号就是把要写的字符直接打成了变量，而变量本身不存在，所以经常会报错；忘记逗号主要是在数据框取某些行或列，只写了行或列的条件，没写逗号表示出行或列，另外就是在创建数据框的不同列时忘记用逗号分隔

    1.1K90

    ggdensity：更直观的密度估计图形

    这个参数有四个取值："kde"，"histogram"，"freqpoly"或"mvnorm".在下面的例子里，使用随机生成的样本，我们对比四种估计方法的结果： library(tidyverse) library...geom_hdr(method = "histogram") (p1+p2)/(p3+p4) 图-1 geom_hdr( ) 对比geom_density_2d_filled( ) ggplot2中绘制两个连续变量联合分布的标准方法是...geom_density_2d_filled( )绘制的等高线是估计二元密度的等距水平集合，也就是以等距的高度获得三维曲面的水平切片。...probs是geom_hdr( )使用底层stat函数创建的，可以使用after_stat( )按照ggplot2中对计算变量的标准方式来映射这个变量： library(palmerpenguins...这种展示最直接的方法就是将散点绘制在密度图上。

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    数据分析必备：掌握这个R语言基础包1%的功能，你就很牛了

    导读：无论数据分析的目的是什么，将数据导入R中的过程都是不可或缺的。毕竟巧妇难为无米之炊。 utils包是R语言的基础包之一。...str的输出结果由5个主要部分组成，具体说明如下。 data.frame代表数据集在R中的呈现格式，这里指的是数据框格式，读者可以将其设想为常见的Excel格式。...某些数据文件内可能会预留一些变量列，但数据采集后这些预留的列并未被填满，而是仍然保留着制表符，该参数就是用来处理掉这些意义不大的制表符 blank.lines.skip：空白行是否跳过，默认为真，即跳过...不过在某些特殊情况下，例如，一个数据文件中同时存在两个或两个以上的数据集，那么保留空白行可能会有助于后续的数据处理。 表1-5演示的就是一个比较特殊的例子。...因为已经知道airlines文件的第二部分拥有6个变量，所以下面就来演示如何将6个变量名称指定成新的变量名（表1-7），代码如下： > airlines <- read.table(file = "airlines.csv

    2.8K50

    逻辑回归(对数几率回归,Logistic)分析研究生录取数据实例

    p=23717 Logistic回归，也称为Logit模型，用于对二元结果变量进行建模。在Logit模型中，结果的对数概率被建模为预测变量的线性组合。 例子 例1....假设我们对影响一个政治候选人是否赢得选举的因素感兴趣。结果（因）变量是二元的（0/1）；赢或输。我们感兴趣的预测变量是花在竞选上的钱，花在竞选上的时间，以及候选人是否是现任者。 例2....一个研究者对GRE（研究生入学考试成绩）、GPA（平均分）和本科院校的声望等变量如何影响研究生院的录取感兴趣。因变量，录取/不录取，是一个二元变量。...请注意，R在指定文件位置时需要正斜杠（/）而不是反斜杠（），该文件在你的硬盘上。 ##查看数据的前几行 head(mydata) 这个数据集有一个二元因（结果，因果）变量，叫做录取。...我们也可以通过使用默认的方法，只根据标准误差来获得CI。 我们可以用wald.test函数来检验等级的整体效应。系数表中系数的顺序与模型中项的顺序相同。

    1.9K30

    基于R语言混合效应模型（mixed model）案例研究

    这些影响是“固定的”，因为无论我在何处，如何采样或采样了多少只黄蜂，我在相同变量中仍将具有相同的水平：相同的菌落与不同的菌落，以及早季与晚季。 但是，还有两个其他变量在样本之间不会保持固定。...3.如何将混合模型拟合到您的数据 3a.如果您的数据是正态分布的 首先，请注意：如果您的数据最适合对数正态分布， 请不要对其进行_变换_。 由于变换使模型结果的解释更加困难。...该函数的第一个参数是一个公式，形式为y〜x1 + x2 ...等，其中y是因变量，而x1，x2等是解释变量。交叉随机效应的形式为（1 | r1）+（1 | r2）......PQL是一种灵活的技术，可以处理非正常数据，不平衡设计和交叉随机效应。但是，如果您的因变量符合离散计数分布（例如泊松或二项式）且均值小于5，或者您的因变量为二元变量，则会产生偏差估计。...让我们从一个可以使用拉普拉斯逼近的例子开始。我们将使用学生在学校的学习情况的数据。出于本示例的目的，我将仅将数据子集化为几个感兴趣的变量，并将“ repeatgr”变量简化为二元因变量。

    2.7K10

    评分卡模型开发-定性指标筛选

    R里面给我们提供了非常强大的IV值计算算法，通过引用R里面的informationvalue包，来计算各指标的IV值，即可得到各定性指标间的重要性度量，选取其中的high predictive指标即可。...有很多小伙伴不知道informationvalue是什么： 我大概说一下，IV值衡量两个名义变量（其中一个是二元变量）之间关联性的常用指标。...综上所述，模型开发中定量和定性的入模指标如表3.13所示。 ? 对入模的定量和定性指标，分别进行连续变量分段（对定量指标进行分段），以便于计算定量指标的WOE和对离散变量进行必要的降维。...对连续变量的分段方法通常分为等距分段和最优分段两种方法。等距分段是指将连续变量分为等距离的若干区间，然后在分别计算每个区间的WOE值。...最优分段是指根据变量的分布属性，并结合该变量对违约状态变量预测能力的变化，按照一定的规则将属性接近的数值聚在一起，形成距离不相等的若干区间，最终得到对违约状态变量预测能力最强的最优分段。

    1.1K100

    基于R语言混合效应模型（mixed model）案例研究|附代码数据

    这些影响是“固定的”，因为无论我在何处，如何采样或采样了多少只黄蜂，我在相同变量中仍将具有相同的水平：相同的菌落与不同的菌落，以及早季与晚季。但是，还有两个其他变量在样本之间不会保持固定。...----点击标题查阅往期内容R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM）左右滑动查看更多010203043.如何将混合模型拟合到您的数据3a.如果您的数据是正态分布的首先...PQL是一种灵活的技术，可以处理非正常数据，不平衡设计和交叉随机效应。但是，如果您的因变量符合离散计数分布（例如泊松或二项式）且均值小于5，或者您的因变量为二元变量，则会产生偏差估计。...让我们从一个可以使用拉普拉斯逼近的例子开始。我们将使用学生在学校的学习情况的数据。出于本示例的目的，我将仅将数据子集化为几个感兴趣的变量，并将“ repeatgr”变量简化为二元因变量。...R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM）R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit

    1.3K00

    R语言入门之频率表和列联表

    ‍‍ ‍‍‍‍‍‍在这一期我们将要学习如何针对分类变量数据创建频率表和列联表，之后在此基础之上进行独立性检验、关联度测量以及相关数据的可视化。 ‍...创建频率表和列联表 R语言提供了许多方法来创建频率表和列联表，在这里我们主要介绍三种常用的函数，它们虽有各自的特点，但大同小异，大家在学习中能细细体会出来。 1....B C 变量C mydata data.frame(A,B,C) # 利用以创建的变量构建数据框 attach...从上述结果来看，确实是ftable()函数最后输出的效果更好。 这里需要注意一点，table()函数在生成表格的时候会默认去除NA值，如果想要保留NA,则需要添加参数exclude=NULL。...但是由于这些功能我们也可以通过R的基本函数来实现，所以这里就不对CrossTable()这个函数进行过多讲解，感兴趣的朋友可以使用方法?CrossTable()自行了解和学习。 ‍‍‍ ‍

    2.7K30

    R语言混合效应模型（mixed model）案例研究|附代码数据

    这些影响是“固定的”，因为无论我在何处，如何采样或采样了多少只黄蜂，我在相同变量中仍将具有相同的水平：相同的菌落与不同的菌落，以及早季与晚季。 但是，还有两个其他变量在样本之间不会保持固定。...3.如何将混合模型拟合到您的数据 3a.如果您的数据是正态分布的 首先，请注意：如果您的数据最适合对数正态分布， 请不要对其进行变换。 由于变换使模型结果的解释更加困难。...该函数的第一个参数是一个公式，形式为y〜x1 + x2 ...等，其中y是因变量，而x1，x2等是解释变量。交叉随机效应的形式为（1 | r1）+（1 | r2）......PQL是一种灵活的技术，可以处理非正常数据，不平衡设计和交叉随机效应。但是，如果您的因变量符合离散计数分布（例如泊松或二项式）且均值小于5，或者您的因变量为二元变量，则会产生偏差估计。...让我们从一个可以使用拉普拉斯逼近的例子开始。我们将使用学生在学校的学习情况的数据。出于本示例的目的，我将仅将数据子集化为几个感兴趣的变量，并将“ repeatgr”变量简化为二元因变量。

    1.3K20

    R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归分析保险资金投资组合信用风险敞口

    如果我们使用因子，而不是连续变量（这两个变量的简化版本），我们可以使用glm函数 （我们考虑的是笛卡尔乘积，因此将针对乘积，驾驶员年龄和汽车年龄的每个乘积计算值） ?...显然，我们在这里缺少了一些东西，让我们使用样条曲线平滑这两个变量， 使用加法平滑函数，我们获得了一个对称图（由于加法特性） ? 而带有二元样条回归gam ?...因此，驾驶一辆新车的年轻驾驶员的比例和驾驶一辆非常旧的汽车的老年驾驶员的比例相当小，如果目标是找到合适的位置，则应更仔细地看一下预测，但如果目标是为了使每个人都能获得保险，也许我们应该允许某些司机的价格被低估...（尤其是在投资组合中很少见的情况下）。...，随机森林和深度学习模型分析 SPSS中的等级线性模型Multilevel linear models研究整容手术数据 用R语言用Nelson Siegel和线性插值模型对债券价格和收益率建模 R

    2.3K20

    Day4：R语言课程（向量和因子取子集）

    1.将数据读入R 无论要执行的R中的具体分析是什么，通常都需要导入数据用于分析。...我们使用的R中的函数将取决于我们引入的数据文件的类型（例如文本，Stata，SPSS，SAS，Excel等）以及该文件中的数据如何分开或分隔。下表列出了可用于从常见文件格式导入数据的函数。...2.检查数据结构 R有很多基本函数可用于检查数据并对其进行汇总。以测试数据metadata为例。 输入变量名metadata，回车来查看数据框; 变量中包含样本信息。...`summary()`：详细显示，包括描述性统计，频率 `head()`：将打印变量的开始条目 `tail()`：将打印变量的结束条目 向量和因子变量： `length()`：返回向量或因子中的元素数...数据框或矩阵只是组合在一起的向量集合。因此，从向量开始，学习如何访问不同的元素，然后将这些概念扩展到数据框。

    5.6K21

    R语言day5：文件的读取

    title: "day5note"output: html_documentdate: "2024-03-11"csv格式可用excel、记事本、sublime、R打开r语言读取 读入r语言得到一个数据框...，对数据框的修改不会对该表修改分隔符号 ：逗号 空格 制表符(\t)纯文本文件后缀没有意义，不起决定性作用1.表格文件读入r语言，成为数据框1.1直接读取read.table() #通常读取txt格式read.csv...() #通常读取csv格式1.2指定参数#直接读取如果失败，就需要指定一些参数test=read.csv("ex3.csv")class(test) #class括号里面是变量## [1] "data.frame..."2.将数据框导出#csv格式write.csv(test,file = "example.csv")#txt格式write.table()3.R特有的数据保存格式：Rdata#只能用R打开#保存的是变量...= "iris.csv")#导出列表ls = split(iris,iris$Species)#按照species将iris拆分export(ls,file = "ls.xlsx")引用自生信技能树课程

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    ROC曲线不用愁，四种R包教你一步搞定！

    考虑一个两类预测问题(二元分类)，其中结果被标记为正(p)或负(n)。一个二元分类器有四种可能的结果。①如果预测的结果是p，实际值也是p，则称为真正(true positive, TP)。...②如果预测的结果是p，实际值为n，则称为假阳性(FP)。③当预测结果与实际值均为n时，是真阴性(TN)。④当预测结果为n而实际值为p时，是假阴性(FN)。...将各个学习器的ROC曲线绘制到同一坐标中，直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲所代表的学习器准确性最高。 AUC是衡量学习器优劣的一种性能指标，为ROC曲线下与坐标轴围成的面积。...④AUC值越大的分类器，正确率越高。 R包介绍 01 R包pROC pROC是一个用于显示、平滑和比较ROC曲线的工具。...install.packages("pROC") library(pROC) data(aSAH) #该数据集总结了113例动脉瘤性蛛网膜下腔出血的临床和实验室变量。

    9.6K10

    R语言 数据框、矩阵、列表的创建、修改、导出

    data.frame生成指定数据框的列名及列的内容，如代码所示，此时列名不需添加""，df1为变量名，格式为列名=列的向量*matrix矩阵与向量一样只允许同一种数据类型，否则会被转换，可以理解为二维的向量...，data.frame数据框允许不同列不同的数据类型，但同一列只允许一种数据类型*数据框中括号内行在列前df1 data.frame(gene = paste0("gene",1:4),...，读入后进行的修改不会同步到表格文件，除非导出**分隔符包括空格，逗号，制表符（tab）,csv是一个逗号分隔的纯文本文件，它的后缀没有意义，也有可能实际上是一个制表符分割的tsv改变文件名而来的，此时用...csv打开会报错，该知识点用于防止部分代码中错误应用csv套用tsv等#文件读写部分(文件位于R_02的Rproject中)#1.读取ex1.txt txt用read.table读，变量名不需要有""，...#ex2 的.变成了-，R语言将列名的特殊字符-转化了，该编号可能与其他数据中编号无法匹配，ex2

    7.9K00

    R语言︱情感分析—基于监督算法R语言实现（二）

    ，这种空白符即不能用is.na、is.null、is.nan这些函数查出来，也不能使用常见的空白符（空格" "，制表符"\t"，换行符"\n"，回车符"\r"，垂直制表符"\v"，分页符"\f"）包括空白符...答：其实加了label不影响计数结果，只是让分类更有理有据一些。aggregate相当于把每个文档的词去重了一下，不是ID去重，在不同文档中也可能存在相同的词。...可参考博客：给R变个形 图4 4.2 训练集- 随机森林模型 随机森林模型不需要id项，通过row.names把id这一列放在R默认序号列，如图4中的第一列。...， randomForest中的参数，importance设定是否输出因变量在模型中的重要性，如果移除某个变量，模型方差增加的比例是它判断变量重要性的标准之一，proximity参数用于设定是否计算模型的临近矩阵...先构造一个n（缺失词）*length(训练集变量个数)的空矩阵， 然后将确实存在放入这个矩阵中，temp[,3]函数； 把空矩阵的变量名，改成训练集的变量名，对的上模型，names函数； 将缺失值与原值进行合并

    1.8K20

    Day5-香波🐟

    “元素”的意思，元素指的是数字或者字符串（用chr表示）等，根据它可以区分两个词：标量：一个元素组成的变量向量：多个元素组成的变量------来自生信星球x制表符 \t 或者分号 ; 等。这样可以确保正确地解析 CSV 文件中的数据。...header 参数：header 参数用于指定 CSV 文件中是否包含列名（标题行）。如果 CSV 文件中包含列名，则可以将 header 参数设置为 TRUE，这样读取的数据框将包含列名。...如果 CSV 文件中不包含列名，则可以将 header 参数设置为 FALSE，这样读取的数据框将使用默认的列名。...#展示数据框中的特定变量##想展示patientsdata里糖尿病变量和病情变量的两者之间的列联表table(patientsdata$diabetes,patientsdata$status) ##使用

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