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关键词

线公式推导及R实现

线线模型实际中有很问题是一个因变量与个自变量成线相关,我们可以用一个线方程来表示。 ? 最小二乘法我们希望求出的W是最接近线方程的解的,最接近我们定义为残差平方和最小,残差的公式和残差平方和的公式如下:? 模拟数据我们这里用R模拟实践一下,由于我们使用的矩阵运算,这个公式一都是兼容的,我们为了可视化方便一点,我们就用R自带的women数据做一线,和线的方式基本一样。 62 1266 63 1297 64 1328 65 1359 66 13910 67 14211 68 14612 69 15013 70 15414 71 15915 72 164体重和身高具有线关系 下面这段代码用R写还是非常容易的,但是刚开始step步长参数调的太大了,导致一直不收敛,我还 以为是程序错误,后来怎么看也没写错,就把参数调了个很小值,结果就收敛了。

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R系列五:⑤R

维数据绘图下面以Altman提到的一项关于囊胞纤维症患者的肺功能的研究作为例子,数据集是ISwR包中的cystifibr。 模型设定和模型输出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函数可以得到分析对应的方差分析表,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 《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

    这一节里我们将要讨论包含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方差分析的内容差别不大,链接:R系列第四期:②R组样本方差分析与KW检验、R系列第四期:④R简单相关与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 通过Anova函数可以得到分析对应的方差分析表,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 另外,我们在平常使用线模型中也经遇到一些问题,比如共线,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.

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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教程之-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,这两个变量通过方程相关,其中这两个变量的指数(幂)为1.数学上,线关系表示当绘制为曲线图时的直线。 任何变量的指数不等于1的非线关系将创建一条曲线线的一般数学方程为 -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方程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入门之线

    ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍先顾一下线模型的成立的四个条件(LINE):(1)线(linear):自变量X与因变量Y之间应具有线关系;( 2)独立(Independence):观察值Y的残差独立;(3)正态(Normality): 观察值Y的残差服从正态分布;(4)等方差(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,最常用的就是线,下面我将简单介绍如何在R中进行分析。 1. 模型拟合# 接下来我以线模型为例 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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    线

    线定义 在分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为。 事实上,一种现象常常是与个因素相联系的,由个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更有效,更符合实际。因此线比一线的实用意义更大。 这允许我们做矩阵运算与θ和X使两向量的θ和X(i)互相匹配素(即有相同数目的素:N + 1)]。 2. 梯度下降 下面我们使用梯度下降法来解决特征的线问题。 Hypothesis: 假设假设现有线并约定x0=1。 Parameters: 该模型的参数是从θ0 到θn。不要认为这是 n+1 个单独的参数。 2.2 当有一个以上特征时 现有数目远大于1的很特征,梯度下降更新规则变成了这样: 有些同学可能知道微积分,代价函数 J 对参数 θj 求偏导数 (蓝线圈出部分),你将会得到线的梯度下降算法

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    线

    ◆ ◆ ◆ ◆ ◆什么是线分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为。 事实上,一种现象常常是与个因素相联系的,由个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更有效,更符合实际。因此线比一线的实用意义更大。 β2x2+ … +βpxp+ε # 公式今天讲一个例子这里有个excel 文件数据,我们来研究到底是哪个因素影响sales最明显,是TV,还是radio,还是newspaper,也就是找的销售额到底是那家个素引起的 matplotlib inlineplt.style.use(ggplot) #使用ggplot样式from sklearn.linear_model import LinearRegression # 导入线 data.salesx_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x, y) #得到训练和测试训练集model = LinearRegression() #导入线

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    线

    线其实线和一线的操作方法是一样的。最基本的方法是用最小二乘估计来获取方程中的未知参数。 线存在的问题示例(摘自 炼数成金):已知x1,x2与y的关系服从线型y=10+2x1+3x2+ε 给出自变量、因变量和误差项的实例数据,假设 现在不知道方程中的参数,运用最小二乘法求解三个参数 岭主要想解决的就是线中的共线问题,通过一定策略选择合适的变量参与。 当X的某些列之间的线相关比较大时, 的行列式接近于0,也就是接近奇异, 当 接近奇异矩阵时,计算的 逆 误差会很大,怎么办呢。 . ..其实做现在做分析一般都不需要亲自动手计算了,不管是matlab还是R,都提供了对分析很好的支持,(对两者我都属于大白菜一个,所以暂时不能贴出具体的操作代码和效果图了,希望以后可以补全

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    R数据分析与挖掘(第四章):分析(2)——线

    上一篇文章中介绍了一线(R数据分析与挖掘(第四章):分析(1)——一分析),然而,在实际操作中,会更见,因为一个响应变量会对应个解释变量,一种现象常常是与个因素相联系的 因此线比一线的实用意义更大。 关于线的模型,百度百科有介绍(https:baike.baidu.comitem%E5%A4%9A%E5%85%83%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%9B%9E%E5%BD%9210702248 fr=aladdin),我们这里是R,重点是介绍怎么使用R实现线分析。 关于线的模型在第二章(R数据分析与挖掘(第二章):统计学基础(视频))是有介绍的,因为这些都是统计学的基础。所以这里就不介绍了。没有打好基础的同学,先停下来,不要急。

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    R项式样条、非线数据分析

    p=9508本文将使用三种方法使模型适合曲线数据:1)项式;2)用项式样条进行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项式项式实际上只是的一种特殊情况。对于线模型(lm),调整后的R平方包含在summary(model)句的输出中。AIC是通过其自己的函数调用AIC(model)生成的。 ###通过以下方式检查其他模型:具有项式样条的B样条B样条使用线项式的较小部分。它不假设变量之间存在线关系,但是残差仍应是独立的。该模型可能会受到异常值的影响。 : 5.747 on 2 and 15 DF, p-value: 0.01403模型的简单图解检查模型的假设线模型中残差的直方图。 非线线可以将各种非线模型拟合到数据集。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。通过迭代过程,直到一定的收敛条件得到满足先后找到更好的参数估计。

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    R项式拟合非线关系

    p=22438 项式是x自变量和y因变量之间的非线关系。当我们分析有一些弯曲的波动数据时,拟合这种类型的是很关键的。 在这篇文章中,我们将学习如何在R中拟合和绘制项式数据。 我们在这个模型中使用了lm()函数。虽然它是一个线模型函数,但通过改变目标公式类型,lm()对项式模型也适用。 橙色线线)和黄色曲线对这个数据来说是错误的选择。粉红色曲线很接近,但蓝色曲线是与我们的数据趋势最匹配的。因此,我使用y~x3+x2公式来建立我们的项式模型。 项式数据可以用ggplot()拟合和绘制。ggplot(data=df ) + geom_smooth( y~I(x^3)+I(x^2))? 在本教程中,我们简要了解了如何拟合项式数据,并使用R中的plot()和ggplot()函数绘制结果,完整的源代码如下。----?

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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中建立广义线模型。 在R中我们通常使用glm()函数来构建广义线模型,glm实际上是generalized linear model(广义线模型)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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    线

    线模型 y=α+β1x1+β2x2+...+βnxny = alpha+beta_1x_1+beta_2x_2+...+beta_nx_ny=α+β1​x1​+β2​x2​+... 项式披萨的价格跟直径之间可能不是线的关系二阶项式模型:y=α+β1x+β2x2y = alpha+beta_1x+beta_2x^2y=α+β1​x+β2​x2import numpy as 原特征 , , , , ]二次项特征 ] 简单线 r-squared值 0.809726797707665二次项式 r-squared值 0.8675443656345054 # 决定系数更大当改为 3 阶拟合时,项式 r-squared值 0.8356924156037133 当改为 4 阶拟合时,项式 r-squared值 0.8095880795746723 当改为 9 阶拟合时 线应用举例(酒质量预测)酒的质量预测(0-10的离散值,本例子假定是连续的,做预测) 特征:11种物理化学质4.1 数据预览# 酒质量预测import pandas as pddata =

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    R中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯线

    p=11617----在这篇文章中,我将对线使用block的Gibbs采样,得出block的Gibbs采样所需的条件后验分布。然后,对采样器进行编码,并使用模拟数据对其进行测试。 贝叶斯假设该向量是从正态分布中提取的 ,通过使用恒等矩阵,我们假设独立的观察结果。?到目前为止,这与正态相同。则将概率最大化可得出以下解 :? 条件后验取更线代数。?这是一个非常漂亮和直观的结果。条件后验的协方差矩阵是协方差矩阵的估计,?还要注意,条件后验是一个分布。 平均而,这1000个后验均值应以真实值为中心。平均而,真实参数值应在95%的时间的置信区间内。以下是这些评估的摘要。?“估计平均值”列是所有1,000个模拟中的平均后验平均值。 这个想法将贝叶斯线推广到贝叶斯GLM。在本文中概述的线情况下,可以更灵活地对协方差矩阵建模。相反,假设协方差矩阵是对角线且具有单个公共方差。这是线中的同方差假设。

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    机器学习一线线

    1.什么是线方程?从数学上讲我们有一线方程和线方程,如下:y = aX + by = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 + ... + bnXn + e2.什么是? 三、揭开的神秘面纱1、用线找到最佳拟合直线应该怎么从一大堆数据里求出方程呢? 因为我们认为平方误差和越小,说明线拟合效果越好。现在,我们用矩阵表示的平方误差和对w进行求导:令上述公式等于0,得到:w上方的小标记表示,这是当前可以估计出的w的最优解。 四、Python实现线decision_function(X)对训练数据X进行预测get_params()得到该估计器(estimator)的参数。 deliveryData = genfromtxt(dataPath,delimiter=,)#将数据赋值给要训练的X,Y(因变量,自变量)X = deliveryDataY = deliveryData#初始化一个线模型

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    线(一)-线原理介绍

    实际情况下,对于一个目标函数进行估计,其影响因素可能会有个,且各个因素对于结果的影响程度各不相同。若个变量的的取值与目标函数取值仍呈现线关系,则可以使用线进行建模预测。 本文将从一线推广到线。并通过统计学的显著检验和误差分析从原理上探究线方法,以及该方法的质和适用条件。 线理论从一线讲起假设有一个分布列,如下表所示:我们绘制它的函数图像,如下图所示由散点图可以明显看出变量x和y具有相同的变化趋势,其函数图像较为符合一次函数特征,因此我们尝试用一次函数 对于不同的统计量来说,其变化趋势是不同的,那么一线可以应用到哪些方面呢?线拟合的显著一组数据,我们绘制它的对应的统计图,就可以很清楚地看到它的两个量的变化关系。 拟合的显著样本的显著检验同一线的显著拟合方法相同,这里不赘述。

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    线模型

    1、线模型及其矩阵表示设Y是一个可观测的随机变量,它受到p-1个非随机因素 X1、X2、X3···X(p-1)和随机因素ε的影响。 该模型称为线模型, 称Y为因变量,X为自变量。 要建立线模型,我们首先要估计未知参数β,为此我们要进行n(n>=p)次独立观测,得到n组数据(称为样本)。 上式称为统计模型的矩阵形式。 2、β和σ²的估计经过一番计算,得出β的最小二乘估计: ?β的最大似然估计和它的最小二乘估计一样。 误差方差σ²的估计:?为它的一个无偏估计。 3、有关的统计推断3.1 关系的统计推断给定因变量Y与自变量X的n组观测值,利用前面的方法可以得到未知参数β和σ²的估计,从而得出线方程,但所求的方程是否有意义,也就是说XY之间是否存在显著的线关系 3.2 线关系的显著检验检验假设:?若H0成立,则XY之间不存在线关系。构建如下检验统计量: ?

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    R|机器学习入门-线(3)

    分析是一种预测的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。本文简单的介绍一下线。? split = sample.split(dataset$Profit, SplitRatio = 0.8)training_set = subset(dataset, split == TRUE) # 自变量 然后将测试集的X_test带入曲线中,得到预测结果y_pred,最后将预测结果y_pred与测试集中的y_test进行比较,确定预测是否准确。 4.1 线regres = lm(formula = Profit ~ R.D.Spend + Administration + Marketing.Spend + State, data = 2.376e+02 4.127e+03 0.058 0.954 ---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 14.2 进行逐步分析

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    知识卡片 线

    线问题以及如何进行参数计算,演示Python进行分析。 什么是??和分类的区别和联系?线模型?线模型中的x可以表示矩阵,theta代表是参数,T是转置。 广义线模型,如逻辑线带入联结函数,将数值进行进行规范,取值范围落在。 非线模型 ?线模型及其求解线?选用误差平方和作为损失函数的概率解释? Q损失函数:误差平方和;当误差平方和最小,那么函数的极值点在偏导数为0的点,为求得参数β0和β1,分别将其看做为一个变量,求导得出线方程,联立解出β0和β1; 对于非线的模型,β0和β1的等式右边还会包含其他的参数 Sklaern的一线 ???线 ?线的效果的评估:判别系数 R方 ?项式项式 Polynomial Regression ? 二次(Quadratic Regression)?更高次的项式?代码演示-二次线的比较 ???

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