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的分析方法，它主要是通过建立因变量Y与影响它的自变量Xi(i=1,2,3...)之间的回归模型，来预测因变量Y...的发展趋势。...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的截距 b——回归系数，是回归直线的斜率 e——随机误差，即随机因素对因变量所产生的影响...回归分析函数 lm(formula) formula：回归表达式y~x+1 lm类型的回归结果，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：回归分析得到的模型 predictData：需要预测的值 level：置信度 返回值：预测结果 data <- read.table('data.csv
其实关于主题家这个模板我之前一直在打算找一款插件，可以自动调整右侧的跟随效果，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，我的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的距离，我也说不明白了，看图。 ? 嗯哪，就这如图这样婶儿的！...updateSidebarHeight：是否更新侧边栏的高度。默认为true。 minWidth：如果侧边栏的宽度小于这个值，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，对的，我的网站上就有啊。哈哈哈，拿走不谢。 不知道的童鞋们点击：传送门
逐步回归（或逐步选择）包括在预测模型中迭代地添加和移除预测变量，以便找到数据集中的变量子集，从而产生性能最佳的模型，即降低预测误差的模型。...逐步回归有三种策略： 前向选择从模型中没有预测变量开始，迭代地添加最多的贡献预测变量，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表示观察到的结果值与模型预测的值之间的相关性。 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）和基于主成分的回归方法（PCR和PLS）。
“医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用、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语言在生物医学中的使用 R语言中的factor()函数可以把变量变为因子类型，默认是没有等级之分的（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，默认是以因子的第一个为参考的！自变量和因变量都是如此！和SPSS的默认方式不太一样。...这里3Q大于1Q（绝对值），表明这个曲线是向右倾斜的。最大和最小残差可用来检验数据中的离群值。 结果中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的，其余都是和第一个进行比较，这也是R中自动进行哑变量编码的方式。
做量化呢，得经常做回归，各种各样的，ols，wls，正则的lasso， 岭回归等等。回归有一个很重要的整体解释力度的参数就是R2，也就是可决系数。...在python中，我们回归一般采用的是statsmodels这个模块，但是回归的时候获得的R2其实有那么点学问，有时候设置错参数可能得到的R2大家会觉得怪怪的。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，以及这个参数设置的问题。数据中，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的结果就可以了。...我们分别获取了第一组的情况下的三种回归的r2和回归的结果。我们看到两点： 1.r2来看，第二种和第三种是一样的。而第一中明显高于后面两种。这是为什么呢？...这也就是为什么我们在第一组中，constant是false的时候，r2这么大。 那么第二组中把addconstant去掉之后的结果是怎么样的呢？ ?
偏态分布的回归分析 回归是我们经常遇到的模型，但是回归会根据Y因变量的类型，分成分类问题（Y是分类变量，如生存或死亡）与回归问题（Y是连续性变量，如身高体重）。...在R里面，建立回归模型是通过family参数指定回归类型。其实也是根据Y的分布，来确定用何种family。...Family 种类 在lm()函数中，常见的family 有： image.png 当然，回归方程中还有更多的family，但是不局限于函数。...，碰见的常见回归类型有以下四种。...最常见的是正态分布。 image.png 当然，我们遇到偏态分布时候，一般有两种处理方式。 通过将偏态数据进行log变换，转成正态分布进行回归。
p=10148 ---- 今天的主题是Stata中的治疗效果功能。 治疗效果估算器根据观察数据估算治疗对结果的因果关系。 ...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：具有回归调整的逆概率加权 AIPW：增强的逆概率加权 我们将保存第2部分的匹配估算器。 ...在图3中，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的回归线（红线）。 让我们了解这两行的含义： 图4左侧标记为“已观察 ”的绿点是对不吸烟的母亲的观察。...绿色和红色回归线上的点再次表示在两种治疗条件下母亲婴儿的预期出生体重（潜在的结局）。 这些期望之间的差异估计了接受治疗者的协变量特异性治疗效果。...被治疗者（ATET）上的ATE与ATE相似，但仅使用在治疗组中观察到的受试者。这种计算治疗效果的方法称为回归调整（RA）。
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的回归系数。 一条有用建议是，以预测的方式解释回归系数 。要了解它们的含义，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的学生，我们期望男性和女性之间的数学成绩相差2.06点，而男性的成绩更好。...问题出现在对的解释上ses，通常是： 保持性别不变，SES的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。...盖尔曼和希尔的措辞解释如下： 对于相同性别的学生，我们期望在SES中有分数差异的学生之间的数学成绩有2.64分的差异。 这就是所谓的回归系数的预测解释。...它没有因果关系，并传达出我们正在对不同个体之间的差异进行预测或描述。
这适用于其他类型的模型选择，例如逻辑回归，但我们根据选择选择的得分会有所变化。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 上面提到的三种算法中的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，具有最多预测值的模型通常具有最小的RSS和最大的R ^ 2。...岭回归的要求是预测变量 X的 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？ 优势在偏差方差中显而易见 。随着λ的增加，脊回归拟合的灵活性降低。...固定的OLS回归具有较高的方差，但没有偏差。但是，最低的测试MSE往往发生在方差和偏差之间的交点处。因此，通过适当地调整λ获取较少的方差，我们可以找到较低的潜在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中应用交叉验证方法。 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。
p=6274 在这篇文章中，我们将看看如何在实践中使用R 。...为了说明，我们首先从线性回归模型中模拟一些简单数据，其中残差方差随着协变量的增加而急剧增加： n < - 100 x < - rnorm（n） residual_sd < - exp（x） y...可以直观地看到这个效果： 这使 ?...0.1 '' 1 残余标准误差：3.605 98自由度 多R方：0.1284，调整R方：0.1195 这表明我们有强有力的证据反对Y和X独立的零假设。...为了便于比较，我们注意到X效果的标准误差是0.311。
p=6304 在这篇文章中，我们将看一下Poisson回归的拟合优度测试与个体计数数据。...在这篇文章中，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的接近程度，我们可能会考虑将其作为给定模型拟合度检验的基础。...在R中执行拟合优度测试 现在看看如何在R中执行拟合优度测试。...有1000个观测值，我们的模型有两个参数，因此自由度为998，由R作为残差df给出。...因此，我们有充分的证据表明我们的模型非常适合。 通过仿真检验泊松回归拟合检验的偏差优度 为了研究测试的性能，我们进行了一个小的模拟研究。我们将使用与以前相同的数据生成机制生成10,000个数据集。
Logistic回归的应用场景 当因变量为二值型结果变量，自变量包括连续型和类别型的数据时，Logistic回归是一个非常常用的工具。...对婚姻的自我评分 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 根据回归系数的P值可以看到 性别、是否有孩子、学历、职业对方程的贡献都不显著。...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 可以看到结果中p值等于0.2108大于0.05，表明四个变量和9个变量的模型你和程度没有差别 接下来是评价变量对结果概率的影响 构造一个测试集 testdata<-data.frame
对于初学者，利用R语言自带的数据进行练习是不错的选择，下面这些模型便是最好的实例。...1、回归模型 回归模型利用自带的faithful数据来示例，faithful是某位地质学家在黄石公园旅游景点"Old Faithful"间歇泉所记录的喷发数据。...2、多元回归模型 R的内置档案stackloss，记录了由氧化氨气而制造硝酸的数据。数据包括4列：Air.Flow(空气流量)、Water.Temp(水温)、Acid.Conc....: 0.9088, Adjusted R-squared: 0.8986 F-statistic: 89.64 on 2 and 18 DF, p-value: 4.382e-10 我们可以看到新的拟合的多元回归模型为...3、方差分析模型 R内置数据里面PlantGrowth记录了用不同肥料种植植物的重量。
p=22921 拟合岭回归和LASSO回归，解释系数，并对其在λ范围内的变化做一个直观的可视化。...使用glmnet软件包中的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的，因为沿着正则化路径的解往往是稀疏的。...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模型的输出（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处的岭回归coefs coef(glmnet.fit, s = lambda.1se) ?...交叉验证的岭回归 # plot(cv.ridge) # 我们可以查看选定的lambda和相应的系数。例如： lambda.min ? # 根据最小的lambda（惩罚）选择变量 ?
它估计一个或多个解释变量对响应变量的影响。混合模型的输出将给出一个解释值列表，其效应值的估计值和置信区间，每个效应的p值以及模型拟合程度的至少一个度量。...接下来你要做的是找到最适合你的数据的概率分布。 ?...如果你的数据不正态分布 用于估计模型中效应大小的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的方法进行参数估计。...结束 ：了解你的数据 在熟悉数据之前，您无法真正了解哪些分析适合您的数据，熟悉这些数据的最佳方法是绘制它们。通常我的第一步是做我感兴趣的变量的密度图，按照我最感兴趣的解释变量来分解。 ?...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的迭代来重新设计模型。这是计算量更大，但产生更准确的结果。 ? 现在更接近线条周围的白色噪音，这意味着更好的模型。
p=10080 ---- Theil-Sen估计器是一种在社会科学中不常用 的简单线性回归估计器 。...三个步骤： 在数据中所有点之间绘制一条线 计算每条线的斜率 中位数斜率是 回归斜率 用这种方法计算斜率非常可靠。当误差呈正态分布且没有异常值时，斜率与OLS非常相似。 有几种获取截距的方法。...如果 关心回归中的截距，那么知道 软件在做什么是很合理的。 当我对异常值和异方差性有担忧时，请在上方针对Theil-Sen进行简单线性回归的评论 。...它是更有效的估计器。
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的条件正态分布）中，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，在最小二乘公式中，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。...在前面的案例中，我们考虑了统一核 ， 但是使用这种权重函数具有很强的不连续性不是最好的选择，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)\[1:k\] 通过基于样条的矩阵中的三个项，我们可以得到两个节点之间的部分， 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的右侧部分， k=5 这是我们使用带有两个（固定）节点的二次样条回归得到的结果。
在前端中，随着语言的发展，css变得越来越强大，可以实现许多动态动画效果！...下面是动画效果的基本格式 @keyframes move { 0% { transform: translate(0, 0);...，好处大大的，我们往后看就能知道。...动画属性非常多，是好事，说明它的功能很大，对于我们写网站方便实现更多的效果。 ?...我们现在将这些属性用在程序中 来看一串代码，读者们可以将这些程序复制，进行实验，本人使用软件为vscode.
R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的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，中，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的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。
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