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R线性回归分析

回归分析(regression analysis) 回归分析是研究自变量与因变量之间关系形式分析方法,它主要是通过建立因变量Y与影响它自变量Xi(i=1,2,3...)之间回归模型,来预测因变量Y...发展趋势。...简单线性回归模型 Y=a+b*X+e Y——因变量 X——自变量 a——常数项,是回归直线在纵轴上截距 b——回归系数,是回归直线斜率 e——随机误差,即随机因素对因变量所产生影响...回归分析函数 lm(formula) formula:回归表达式y~x+1 lm类型回归结果,一般使用summary函数进行查看 预测函数 predic(lmModel,predictData...,level=置信度) 参数说明: lmModel:回归分析得到模型 predictData:需要预测值 level:置信度 返回值:预测结果 data <- read.table('data.csv

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zblogPHP智能侧边栏跟随固定范围浮动效果

其实关于主题家这个模板我之前一直在打算找一款插件,可以自动调整右侧跟随效果,但是苦于没有思路一直没整,前几天网友又反映到这个问题了,于是重新整理查找资料,我记得之前写过一篇“zblogphp侧栏跟随代码教程...先声明,这个不一定会使用所有的网站,如果没有效果,自己多尝试几次吧,我主题会增加这个功能,无需手动修改。...还有“additionalMarginTop”值为 30元素,只是侧栏浮动距离网站顶端距离,我也说不明白了,看图。 ? 嗯哪,就这如图这样婶儿!...updateSidebarHeight:是否更新侧边栏高度。默认为true。 minWidth:如果侧边栏宽度小于这个值,将恢复为正常尺寸。默认值为0。...好了,就这样吧,哦对了,还有这个js没给你们,不过,我想你们应该知道怎么下载这个js吧,对,我网站上就有啊。哈哈哈,拿走不谢。 不知道童鞋们点击:传送门

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R语言第六章机器学习①R逐步回归要点

逐步回归(或逐步选择)包括在预测模型迭代地添加和移除预测变量,以便找到数据集中变量子集,从而产生性能最佳模型,即降低预测误差模型。...逐步回归有三种策略: 前向选择从模型没有预测变量开始,迭代地添加最多贡献预测变量,并在改进不再具有统计显着性时停止。...计算逐步回归 有许多函数和R包用于计算逐步回归。 这些包括:stepAIC()[MASS包],由AIC选择最佳型号。...Rsquared表示观察到结果值与模型预测值之间相关性。 R平方越高,模型越好。...其他替代方案是惩罚回归(ridge和lasso回归)和基于主成分回归方法(PCR和PLS)。

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R语言logistic回归细节解读

“医学和生信笔记,专注R语言在临床医学使用、R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、临床研究设计、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。...专注R语言在生物医学使用 R语言中factor()函数可以把变量变为因子类型,默认是没有等级之分(可以理解为无序分类变量nominal)!...接下来进行二项逻辑回归,在R语言中,默认是以因子第一个为参考!自变量和因变量都是如此!和SPSS默认方式不太一样。...这里3Q大于1Q(绝对值),表明这个曲线是向右倾斜。最大和最小残差可用来检验数据离群值。 结果Estimate是回归系数和截距,Std....结果中出现了x12/x13/x14这种,这是因为R语言在做回归时,如果设置了哑变量,默认是以第一个为参考,其余都是和第一个进行比较,这也是R自动进行哑变量编码方式。

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statsmodels回归R2问题

做量化呢,得经常做回归,各种各样,ols,wls,正则lasso, 岭回归等等。回归有一个很重要整体解释力度参数就是R2,也就是可决系数。...在python,我们回归一般采用是statsmodels这个模块,但是回归时候获得R2其实有那么点学问,有时候设置错参数可能得到R2大家会觉得怪怪。这里就给大家排个雷。...每一组内部,其实就是有没有hasconstant这个参数,以及这个参数设置问题。数据,rate列作为y,plf_ttm作为x。大家不用在乎这是什么,只要关注后面的R2结果就可以了。...我们分别获取了第一组情况下三种回归r2和回归结果。我们看到两点:         1.r2来看,第二种和第三种是一样。而第一明显高于后面两种。这是为什么呢?...这也就是为什么我们在第一组,constant是false时候,r2这么大。         那么第二组把addconstant去掉之后结果是怎么样呢? ?

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Stata治疗效果:RA:回归调整、 IPW:逆概率加权、 IPWRA、 AIPW

p=10148 ---- 今天主题是Stata治疗效果功能。 治疗效果估算器根据观察数据估算治疗对结果因果关系。  ...我们将讨论四种治疗效果估计量: RA:回归调整 IPW:逆概率加权 IPWRA:具有回归调整逆概率加权 AIPW:增强逆概率加权 我们将保存第2部分匹配估算器。  ...在图3,我们为不吸烟者提供了一条回归线(绿线),为吸烟者提供了一条单独回归线(红线)。 让我们了解这两行含义: 图4左侧标记为“已观察 ”绿点是对不吸烟母亲观察。...绿色和红色回归线上点再次表示在两种治疗条件下母亲婴儿预期出生体重(潜在结局)。 这些期望之间差异估计了接受治疗者协变量特异性治疗效果。...被治疗者(ATET)上ATE与ATE相似,但仅使用在治疗组中观察到受试者。这种计算治疗效果方法称为回归调整(RA)。

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Stata治疗效果:RA:回归调整、 IPW:逆概率加权、 IPWRA、 AIPW

p=10148 ---- 今天主题是Stata治疗效果功能。 治疗效果估算器根据观察数据估算治疗对结果因果关系。  ...我们将讨论四种治疗效果估计量: RA:回归调整 IPW:逆概率加权 IPWRA:具有回归调整逆概率加权 AIPW:增强逆概率加权 我们将保存第2部分匹配估算器。  ...在图3,我们为不吸烟者提供了一条回归线(绿线),为吸烟者提供了一条单独回归线(红线)。 让我们了解这两行含义: 图4左侧标记为“已观察 ”绿点是对不吸烟母亲观察。...绿色和红色回归线上点再次表示在两种治疗条件下母亲婴儿预期出生体重(潜在结局)。 这些期望之间差异估计了接受治疗者协变量特异性治疗效果。...被治疗者(ATET)上ATE与ATE相似,但仅使用在治疗组中观察到受试者。这种计算治疗效果方法称为回归调整(RA)。

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R语言关于回归系数解释

p=10076 ---- 除非我们打算提出因果主张,否则我们应该像描述虚拟变量那样解释连续变量回归系数。 一条有用建议是,以预测方式解释回归系数 。要了解它们含义,让我们考虑一个示例。...但是要澄清语言,我们可以说: 对于拥有相同SES学生,我们期望男性和女性之间数学成绩相差2.06点,而男性成绩更好。...问题出现在对解释上ses,通常是: 保持性别不变,SES提高与数学成绩提高2.64有关。 我们通常声称这是一个相关陈述,没有因果关系。但是,它具有因果关系。...盖尔曼和希尔措辞解释如下: 对于相同性别的学生,我们期望在SES中有分数差异学生之间数学成绩有2.64分差异。 这就是所谓回归系数预测解释。...它没有因果关系,并传达出我们正在对不同个体之间差异进行预测或描述。

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R语言Poisson回归拟合优度检验

p=6304 在这篇文章,我们将看一下Poisson回归拟合优度测试与个体计数数据。...在这篇文章,我们将看到测试通常不会按预期执行,因此,我认为,应该谨慎使用。 偏差拟合度检验 由于偏差度量衡量了模型预测与观察结果接近程度,我们可能会考虑将其作为给定模型拟合度检验基础。...在R执行拟合优度测试 现在看看如何在R执行拟合优度测试。...有1000个观测值,我们模型有两个参数,因此自由度为998,由R作为残差df给出。...因此,我们有充分证据表明我们模型非常适合。 通过仿真检验泊松回归拟合检验偏差优度 为了研究测试性能,我们进行了一个小模拟研究。我们将使用与以前相同数据生成机制生成10,000个数据集。

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R语言中回归、套索回归、主成分回归:线性模型选择和正则化

这适用于其他类型模型选择,例如逻辑回归,但我们根据选择选择得分会有所变化。对于逻辑回归,我们将使用  偏差  而不是RSS和R ^ 2。...选择最佳模型 上面提到三种算法每一种都需要我们手动确定哪种模型效果最好。如前所述,使用训练误差时,具有最多预测值模型通常具有最小RSS和最大R ^ 2。...岭回归要求是预测变量  X  中心定为 mean = 0,因此必须事先对数据进行标准化。 为什么岭回归比最小二乘更好? 优势在偏差方差显而易见  。随着λ增加,脊回归拟合灵活性降低。...固定OLS回归具有较高方差,但没有偏差。但是,最低测试MSE往往发生在方差和偏差之间交点处。因此,通过适当地调整λ获取较少方差,我们可以找到较低潜在MSE。...岭回归和套索 开始交叉验证方法 我们还将在正则化方法应用交叉验证方法。 验证集 R ^ 2  C p和BIC估计测试错误率,我们可以使用交叉验证方法。

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R语言Bootstrap回归和自适应LASSO回归可视化

p=22921 拟合岭回归和LASSO回归,解释系数,并对其在λ范围内变化做一个直观可视化。...使用glmnet软件包相关函数对岭回归和lasso套索回归进行分析。 准备数据 注意系数是以稀疏矩阵格式表示,因为沿着正则化路径解往往是稀疏。...使用稀疏格式在时间和空间上更有效率 # 拟合岭回归模型 glmnet(X, Y, alpha = 0) #检查glmnet模型输出(注意我们拟合了一个岭回归模型 #记得使用print()函数而不是...# 输出最佳lamda处回归coefs coef(glmnet.fit, s = lambda.1se) ?...交叉验证回归 # plot(cv.ridge) # 我们可以查看选定lambda和相应系数。例如: lambda.min ? # 根据最小lambda(惩罚)选择变量 ?

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R语言做Logistic回归简单小例子

Logistic回归应用场景 当因变量为二值型结果变量,自变量包括连续型和类别型数据时,Logistic回归是一个非常常用工具。...对婚姻自我评分 因变量y是出轨次数,我们将其转换成二值型,出轨次数大于等于1赋值为1,相反赋值为0 下面开始实际操作 这个数据集来自R语言包AER,如果要用这个数据集需要先安装这个包 install.packages...image.png 根据回归系数P值可以看到 性别、是否有孩子、学历、职业对方程贡献都不显著。...religiousness+rating, data=df,family = binomial()) 接下来是使用anova()函数对它们进行比较,对于广义线性回归...image.png 可以看到结果p值等于0.2108大于0.05,表明四个变量和9个变量模型你和程度没有差别 接下来是评价变量对结果概率影响 构造一个测试集 testdata<-data.frame

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基于R语言lmer混合线性回归模型

它估计一个或多个解释变量对响应变量影响。混合模型输出将给出一个解释值列表,其效应值估计值和置信区间,每个效应p值以及模型拟合程度至少一个度量。...接下来你要做是找到最适合你数据概率分布。 ?...如果你数据不正态分布 用于估计模型效应大小REML和最大似然方法会对数据不适用正态性假设,因此您必须使用不同方法进行参数估计。...结束 :了解你数据 在熟悉数据之前,您无法真正了解哪些分析适合您数据,熟悉这些数据最佳方法是绘制它们。通常我第一步是做我感兴趣变量密度图,按照我最感兴趣解释变量来分解。 ?...这些随机效果看起来非常尖锐,不像白色噪音。所以让我们尝试用更多迭代来重新设计模型。这是计算量更大,但产生更准确结果。 ? 现在更接近线条周围白色噪音,这意味着更好模型。

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R语言中多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型

相关视频 多项式回归 扩展可能是假设某些多项式函数, 同样,在标准线性模型方法(使用GLM条件正态分布),参数 可以使用最小二乘法获得,其中 在 。...使用加权回归可以很容易地做到这一点,在最小二乘公式,我们考虑 在这里,我考虑了线性模型,但是可以考虑任何多项式模型。...在前面的案例,我们考虑了统一核 , 但是使用这种权重函数具有很强不连续性不是最好选择,尝试高斯核, 这可以使用 w=dnorm((xr-x0)) reg=lm(y~1,data=db,weights..., k=3 lines(xr,B\[,1:k\]%*%coefficients(reg)\[1:k\] 通过基于样条矩阵三个项,我们可以得到两个节点之间部分, lines(xr,B\[,1:k...\]%*%coefficients(reg)\[1:k\] 最后,当我们对它们求和时,这次是最后一个节点之后右侧部分, k=5 这是我们使用带有两个(固定)节点二次样条回归得到结果。

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R语言】R因子(factor)

R因子用于存储不同类别的数据,可以用来对数据进行分组,例如人性别有男和女两个类别,根据年龄可以将人分为未成年人和成年人,考试成绩可以分为优,良,,差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数,向量作为输入参数。...levels:指定各水平值, 不指定时由x不同值来求得。 labels:水平标签, 不指定时用各水平值对应字符串。 exclude:排除字符。 ordered:逻辑值,用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究,一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己需要来排列因子顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际,跟临床数据相关例子。 R因子使用还是更广泛,例如做差异表达分析时候我们可以根据因子将数据分成两组。

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