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回归分析代码r语言
基于
R语言
实现Lasso
回归分析
答:
基于
R语言
实现Lasso
回归分析
主要步骤:将数据存成csv格式,逗号分隔 在R中,读取数据,然后将数据转成矩阵形式 加载lars包,先安装 调用lars函数 确定Cp值最小的步数 确定筛选出的变量,并计算回归系数 具体
代码
如下:需要注意的地方:1、数据读取的方法,这里用的file.choose( ),这样做的好处是,会...
如何
在r语言中
用支持向量机
回归分析
来拟合出一条曲线
答:
使用R做
回归分析
整体上是比较常规的一类数据分析内容,下面我们具体的了解用
R语言
做回归分析的过程。首先,我们先构造一个分析的数据集 x<-data.frame(y=c(102,115,124,135,148,156,162,176,183,195),var1=runif(10,min=1,max=50),var2=runif(10,min=100,max=200),var3=c(235,321,412,...
在r语言中
,识别
回归分析
异常点的r函数有哪些
答:
在r语言中
,识别
回归分析
异常点的r函数有[m,n]=size(x);输入的变量x只是个二维的。数据读取的方法,这里用的file.choose( ),这样做的好处是,会弹出窗口让你选择你要加载进来的文件,免去了输入路径的苦恼。
R语言
只学习了数据输入,及一些简单的处理,图形可视化部分尚未学习。R是一种可编程的...
逐步
回归
的
R语言
实现
答:
这个函数可以用来对已建立的lm or glm model进行逐步
回归分析
。其中,direction分为”both”, “backward”, “forward”,分别表示逐步筛选、向后、向前三种方法。注意,这个函数筛选的依据是AIC,而不是R2。example:最后 鉴于step()有时候会出现莫名其妙的错误,因此再介绍一个可以做逐步回归的手工方法。
R语言
基本数据
分析
答:
本文基于
R语言
进行基本数据统计
分析
,包括基本作图,线性拟合,逻辑
回归
,bootstrap采样和Anova方差分析的实现及应用。不多说,直接上
代码
,代码中有注释。1. 基本作图(盒图,qq图)basic plot boxplot(x)qqplot(x,y)2. 线性拟合 linear regression n = 10 x1 = rnorm(n)#variable 1 x2 = ...
如何
用R语言
做线性相关
回归分析
答:
cor()函数可以提供双变量之间的相关系数,还可以用scatterplotMatrix()函数生成散点图矩阵 不过
R语言
没有直接给出偏相关的函数;我们要是做的话,要先调用cor.test()对变量进行Pearson相关性
分析
,得到简单相关系数,然后做t检验,判断显著性。
r语言
多元
回归
是否存在交叉项怎么判断
答:
回归分析
里,进行模型拟合,比较数据对哪个模型拟合的好,如果对线性拟合的好,就说明线性相关。具体可以看辛涛的 《回归分析与实验设计》
r语言
对水泥硬度显著影响因素
分析
用什么模型?
答:
在R语言中
,可以使用lm()函数来拟合线性
回归
模型并进行影响因素
分析
。假设你有一个包含水泥硬度和其他相关变量的数据集,可以使用以下
代码
进行分析:RCopy code# 假设数据集中的硬度变量为y,其他变量为x1, x2, x3等model <- lm(y ~ x1 + x2 + x3, data = your_data)# 查看模型的摘要信息...
r语言
logistics
回归
的y怎么做连续值
答:
1、概念不同:(1)多重线性回归模型可视为简单直线模型的直接推广,具有两个及两个以上自变量的线性模型即为多重线性回归模型。(2)logistic属于概率型非线性回归,是研究二分类(可扩展到多分类)观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。2、变量的特点 多元
回归分析
的应变量:1个;数值...
如何调用
r语言中
的线性
回归
模型
答:
esrequre <- function(x){ #求标准差平方估计值 sum <- 0 sum0 <- 0 for(i in 1:length(x)){ sum0 <- residu[i]^2 sum <- sum + sum0} residusqure <- sum/(length(x)-2)residusqure} ester <- sqrt(esrequre(x)); ester #标准差估计值(
回归分析
表给出的标准误差)ZRE...
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