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R之-线

分析是一种非常广泛使用的统计工具,用于建立两个变量之间的关系模型。 这些变量之一称为预测变量,其值通过实验收集。 另一个变量称为响应变量,其值从预测变量派生。 在线中,这两个变量通过相关,其中这两个变量的指数(幂)为1.数学上,线性关系表示当绘制为曲线图时的线。 任何变量的指数不等于1的非线性关系将创建一条曲线线的一般数学为 -y = ax + b以下是所使用的参数的描述 - y是响应变量。x是预测变量。a和b被称为系数常数。建立的步骤的简单例子是当人的身高已知时预测人的体重。 使用R中的lm()函数创建关系模型。从创建的模型中找到系数,并使用这些创建数学获得关系模型的摘要以了解预测中的平均误差。 也称为残差。为了预测新人的体重,使用R中的predict()函数。 线中lm()函数的基本法是 -lm(formula,data)以下是所使用的参数的说明 -公式是表示x和y之间的关系的符号。数据是应用公式的向量。创建关系模型并获取系数x

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R-简单线

R基础知识:??? 简单线> fit summary(fit)Call:lm(formula = weight ~ height, data = women)Residuals: Min 1Q Median 3Q Max 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Residual standard error: 1.525 on 13 degrees of freedomMultiple R-squared : 0.991, Adjusted R-squared: 0.9903 F-statistic: 1433 on 1 and 13 DF, p-value: 1.091e-14> women$weight 在Pr(>|t|) ,可以看到系数(3.45)显著不为0(p

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    R入门之线

    ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍先顾一下线模型的成立的四个条件(LINE):(1)线性(linear):自变量X与因变量Y之间应具有线性关系;( 2)独立性(Independence):观察值Y的残差独立;(3)正态性(Normality): 观察值Y的残差服从正态分布;(4)等差性(equal variance): 不同X时,观察值Y的残差相等 R提供大量函数用于分析,在平时的学习和工作中,最常用的就是多元线,下面我将简单介绍如何在R中进行多元分析。 1. 模型拟合# 接下来我以多元线模型为例 进行讲解#这里使用mtcars数据集,以每加仑公里数(mpg)为因变量,谈到其与总马力(hp)、后轴比(drat)和车重(wt)的关系。fit

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    R_分析

    R里面已经包含了众多的?为了解释OLS模型的参数,数据必须满足以下统计假设: ?评估模型的法 ? #lm拟合模型#简单线fit = lm(weight~height,data=women)summary(fit)women$weightfitted(fit)residuals(fit)plot scatterplot函数library(car)scatterplot(weight~height, data=women, spread=FALSE, lty.smooth=2, pcj=19)#多元线 Scatter Plot Matrix)fit = lm(Murder~Population+Illiteracy+Income+Frost, data=states)summary(fit)#有交互项的多元线 fit = lm(Murder~Population+Illiteracy+Income+Frost, data=states)confint(fit)#标准法#检验正态性,独立性,线性,同差性fit

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    R-泊松

    当通过一系列连续型和或类别型预测变量的预测计数型结果变量时,泊松是非常有用的工具。利用robust包学习和理解泊松。 > data(breslow.dat,package=robust)> library(robust)载入需要的辑包:fit.models> names(breslow.dat) ID Y1 Y2 freedomResidual deviance: 559.44 on 55 degrees of freedomAIC: 850.71Number of Fisher Scoring iterations: 5运行过中产生的图片

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    R在逻辑中求R square R

    p=6295 并非所有结果因变量都可以使用线进行合理建模。也许第二种最常见的模型是逻辑,它适用于二元结果数据。如何计算逻辑模型的R? 麦克法登RR中,glm(广义线性模型)命令是用于拟合逻辑的标准命令。据我所知,拟合的glm对象并没有接给你任何伪R值,但可以很容易地计算出McFadden的度量。 然后我们可以使用拟合模型对数似然值计算McFadden的R:mod < - glm(y~x,family =“binomial”)nullmod < - glm(y~1,family =“binomial ”)1-logLik(MOD) logLik(nullmod) 为了了解预测器需要获得某个McFadden的R值的强度,我们将使用单个二进制预测器X来模拟数据, 我们首先尝试P(Y = 1 | X

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    R进阶之广义线

    广义线是一类常用的统计模型,在各个领域都有着广泛的应用。今天我会以逻辑和泊松为例,讲解如何在R中建立广义线性模型。 在R中我们通常使用glm()函数来构建广义线性模型,glm实际上是generalized linear model(广义线性模型)的首字母缩写,它的具体形式如下所示: glm(formula, family 在这里我主要和大家讲解一下逻辑(logistic)和泊松(poisson)这两个模型。 第一部分 逻辑逻辑主要应用于因变量(y)是二分类变量而自变量(x)是连续型变量的情形,当然这里的自变量和因变量也可以都是分类变量。 # 逻辑mydata

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    R用于线的稳健差估计

    为了说明,我们首先从线模型中模拟一些简单数据,其中残差差随着协变量的增加而急剧增加: n < - 100x < - rnorm(n)residual_sd < - exp(x)y < - 2 * x + residual_sd * rnorm(n)该代码从给定X的线模型生成Y,具有真正的截距0和真实斜率2.然而,残差标准差已经生成为exp(x),使得残差差随着X的增加而增加。 可以观地看到这个效果:这使? 无论如何,如果我们像往常一样拟合线模型,让我们看看结果是什么: 估计标准 误差t值Pr(> | t |)-0.08757 0.36229 -0.242 0.809508x 1.18069 0.31071 因此,对角线元素是估计的差(平标准误差)。

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    R系列五:⑤R与多元

    模型设定和模型输出多元分析的模型设定是通过在模型公式中的解释变量之间添加“+”来完成的:lm(pemax~age+sex+height+weight+bmp+fev1+rv+frc+tlc)上面的公式意味着变量 pemax可由一个由变量age、sex及其他变量组成的模型来描述(pemax是指患者的最大呼气压力,数据集cystfibr中其他变量的解释可以参考R中的数据集解释)与之前谈到简单一样,lm函数返的结果有限 通过Anova函数可以得到多元分析对应的差分析表,该表给出的结果就跟上面的结果截然不同:> anova(lm(pemax~age+sex+height+weight+bmp+fev1+rv+frc 可以进行联合检验,看看是否可以将age之外的变量全部去掉,做法是求贡献值的平和,再对总和进行F检验,对应的序如下:> m1 m2 anova(m1,m2)Analysis of Variance TableModel 《R统计入门(第二版)》人民邮电出版社 Peter Dalgaard著2.《R初学者指南》人民邮电出版社 Brian Dennis著

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    R系列五:①R与多元

    这一节里我们将要讨论包含多个预测变量的分析问题。 不过模型设定和结果输出等内容与前面系列讲过的关于分析和差分析的内容差别不大,链接:R系列第四期:②R多组样本差分析与KW检验、R系列第四期:④R简单相关与。 可由一个由变量age、sex及其他变量组成的模型来描述(pemax是指患者的最大呼气压力,数据集cystfibr中其他变量的解释可以参考R中的数据集解释)与之前谈到简单一样,lm函数返的结果有限。 另外,我们在平常使用线性模型中也经遇到一些问题,比如共线性,交互效应等问题,我们会在这个系列的番外——R系列5番外为大家介绍。好了,这部分的内容就先介绍到这里,我们下期再见。参考资料:1. 《R统计入门(第二版)》人民邮电出版社 Peter Dalgaard著2.

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    R多项式样条、非线数据分析

    p=9508本文将使用三种法使模型适合曲线数据:1)多项式;2)用多项式样条进行B样条;3) 进行非线。在此示例中,这三个中的每一个都将找到基本相同的最佳拟合曲线。 多项式多项式实际上只是多元的一种特殊情况。对于线性模型(lm),调整后的R包含在summary(model)句的输出中。AIC是通过其自己的函数调用AIC(model)生成的。 ###通过以下式检查其他模型:具有多项式样条的B样条B样条使用线性或多项式的较小部分。它不假设变量之间存在线性关系,但是残差仍应是独立的。该模型可能会受到异常值的影响。 非线线可以将各种非线性模型拟合到数据集。这些模型可能包括指数模型,对数模型,衰减曲线或增长曲线。通过迭代过到一定的收敛条件得到满足先后找到更好的参数估计。 尽管我们知道参数a应该是负的,因为抛物线向下打开。因为nls使用基于参数初始估计的迭代过,所以如果估计值相差太远,它将无法找到解决案,它可能会返一组不太适合数据的参数估计。

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    R做逻辑

    R做逻辑jmzeng(jmzeng1314@163.com)的本质是建立一个模型用来预测,而逻辑的独特性在于,预测的结果是只能有两种,true or false在R里面做逻辑也很简单 ,只需要构造好数据集,然后用glm函数(广义线性模型(generalized linear model))建模即可,预测用predict函数。 我这里简单讲一个例子,来自于加州大学洛杉矶分校的课首先加载需要用的包library(ggplot2)library(Rcpp)然后加载测试数据mydata

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    R逻辑差分析 、伪R分析

    p=9589----目录怎么做测试假设条件并非所有比例或计数都适用于逻辑分析过度分散伪R测试p值Logistic示例模型拟合系数和指数系数差分析 伪R模型的整体p值标准化残差图绘制模型 Logistic示例模型拟合系数和指数系数差分析伪R模型的整体p值标准化残差图绘制模型Logistic示例----怎么做测试Logistic可以使用glm  (广义线性模型)函数在R中执行 假设条件广义线性模型的假设少于大多数常见的参数检验。观测值仍然需要独立,并且需要指定正确的链接函数。因此,例如应该了解何时使用泊松以及何时使用逻辑。但是,不需要数据或残差的正态分布。 但是据我了解,从技术上讲,过度分散对于简单的逻辑不是问题,即具有二项式因果关系和单个连续自变量的问题。伪R对于广义线性模型(glm),R不产生r值。 pscl  包中的  pR2  可以产生伪R值。测试p值检验逻辑对数或泊松的p值使用卡检验。差分析  来测试每一个系数的显着性。似然比检验也可以用来检验整体模型的重要性。

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    R模型进行诊断

    作者:夏尔康https:ask.hellobi.comblogxiaerkang4129在R中,对数据进行建模是一件很简单的事情,一个lm()函数就可以对数据进行建模了,但是建模了之后大部分人很可能忽略了一件事情就是 这里我就引用《R实战》的内容了,在我大学中的《计量经济学》这本书讲的更为详细,不过这里主要是介绍使用R对模型进行诊断,所以我们就不说太详细了; 假定正态性:对于固定的自变量值,因变量值成正态分布 同差:因变量的法不随着自变量的水平还不同而变化,也可称之为同差; 为了便大家使用和对照,这里就使用书上的例子给大家介绍了,在系统自带的安装包中women数据集,我们就想通过身高来预测一下体重;在做诊断之前我们得先建模 ;首先我们先看一下数据是长什么样子的,因为我们不能盲目的拿到数据后建模,一般稍微规范的点流是先观察数据的分布情况,判断线性相关系数,然后在考虑是否建立模型,然后在进行诊断;R代码如下:data 然后我们在判断一下各个变量之间的线性相关系数,然后在考虑要不要建模R代码如下cor(women)结果如下?从相关系数的结果上看,身高和体重的相关度高达0.9954,可以认为是完全有关系的。

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    R系列五:②R与逻辑建立

    在上一篇文章里,我们给大家介绍了之前系列里提及的线的扩展部分,详情点击:R系列五:①R与多元 但医学工作者最常接触的结局预测变量多为二分类变量,比如阳性、阴性,病例、对照乃至生存、死亡这样的变量 我们这里按照数据的原始类型分类来讲解不同的原始数据应该怎样通过R建立逻辑模型。?A. 表格化数据的逻辑? 而把这些变量放到一个数据框中,输出更加观好看。对于表格化的数据进行逻辑分析,在R中有两种途径。 《R统计入门(第二版)》人民邮电出版社 Peter Dalgaard著2. 《R初学者指南》人民邮电出版社 Brian Dennis著3.Vicky的小笔记本《blooming for you》by Vicky

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    R中小样本违反异差性的线

    p=10408在小样本中,当需要考虑异差时wild bootstrap,R 包中的实现是一个不错的选择。今天,在多元实验时,我向客户展示了标准残差与标准预测变量图SPSS可以提供的内容。 这是我们通常用来评估同差的图。我创建的补充R材料包括如何使用该序包获得异差一致性标准错误(HCSE)。我在课上提到有些人建议默认使用HCSE。下课后,我试图了解不同HC之间的区别。 以下论文是有帮助的:Zeileis (2004),1 Long & Ervin (2000),2 Cribari-Neto, Souza & Vasconcellos (2007),它也可以作为处理小样本量异差的简短参考 Wild Bootstrap可以很好地保持小样本(n = 40)在同差, 异差下的名义错误率 。  r软件包包含一个称为的函数Pboot(),该函数执行通配引导序来纠正异差。 据我所知,该函数有一个局限性:执行时,不能 使用可选的dataframe参数lm()。这是此数据集的示例: 您不能将数据帧传递给Pboot函数,因此在调用之前需要接下来的几行lm()。

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    R:逻辑ROC曲线对角线分析过及结果

    p=19018之前我们讨论了使用ROC曲线来描述分类器的优势,有人说它描述了“随机猜测类别的策略”,让我们到ROC曲线来说明。 考虑一个非常简单的数据集,其中包含10个观测值(不可线性分离)在这里我们可以检查一下,确实是不可分离的plot(x1,x2,col=c(red,blue),pch=19) 考虑逻辑 reg = glm

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    R-ggpmisc|线添加,R2,差表,香不香?

    散点图绘制线很常用,那么添加上,P值,R2或者差结果表等可以展示更量化的信息。那加起来复杂吗?还真不一定! 一 载入 R包使用内置数据集library(ggplot2) #加载ggplot2包library(dplyr) #加载dplyr包library(ggpmisc) #加载ggpmisc包#展示 使用Species

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    R实现LASSO模型

    我们知道广义线性模型包括了一维连续因变量、多维连续因变量、非负次数因变量、二元离散因变量、多元离散因变等的模型。 然而LASSO对以上的数据类型都适合,也可以说LASSO 的特点是在拟合广义线性模型的同时进行变量筛选(variable selection)和复杂度调整(regularization)。 对于线性模型来说,复杂度与模型的变量数有接关系,变量数越多,模型复杂度就越高。 更多的变量在拟合时往往可以给出一个看似更好的模型,但是同时也面临过度拟合的危险。 今天我们给大家介绍下在R如何实现LASSO模型构建,其中有两个包是可以实现的(glmnet和lars)。因为glmnet涉及范围涉及广义线性模型,我们就主要介绍下lars是怎么实现LASSO的。 该函数提供了通过变量x和因变量y求解其模型。?其中主要的参数:1. type 模型的类型。Lar-最小角,forward.stagewise-无穷小逐步,stagewise-逐步

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    基于R的lmer混合线模型

    混合模型在很多面与线性模型相似。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值以及模型拟合度的至少一个度量。 红色的实线表示完美的分布拟合,虚线的红色线条表示完美的分布拟合的置信区间。如何将混合模型拟合到数据数据是正态分布的如果你的数据是正态分布的, 你可以使用线性混合模型(LMM)。 如果你的数据不正态分布用于估计模型中效应大小的REML和最大似然法会对数据不适用正态性假设,因此您必须使用不同的法进行参数估计。 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。? 通过以各种式绘制拟合值,您可以确定哪种模型适合描述数据。该图所做的是创建一条代表零的水平虚线:与最佳拟合线平均偏离零。?结果正如我所希望的那样:与最佳拟合线的偏差趋于零。

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