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R语言回归分析
R语言
多元
回归分析
如何判断拟合优度?
答:
R
方和调整后的R方是对模型拟合效果的描述,调整后的R方更准确,即自变量对因变量的解释率为27.8%,T为各自变量是否有显著影响的检验,具体的显著性仍然取决于随后的P值,如果p值< 0.05,则自变量影响显著。
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...
r语言
线性
回归分析
怎么看正负相关
答:
看回归方程y=a+bx中的b值的正负,如果b是正数,就是正相关;如果b是负数,就是负相关
。b值只能用来判断相关性的正负,但b并不是相关系数,相关系数在线性回归方程中是确定系数R^2的平方根R值,其正负号由b值的正负号决定。
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...
如何在
R语言
中使用Logistic
回归
模型
答:
1、滑坡发生与否分别用0和1表示(1表示风险发生,0表示风险未发生);2、确定影响滑坡风险的影响因子,这个根据区域具体情况而定,一般包括:地层岩性、植被、降水、地貌、断层、人类活动等等。如果是其他风险的话也根据具体情况而定(咨询专家就可以知道)。3、构建
回归分析
的样本。Logistic回归也是统计学...
逐步
回归
的
R语言
实现
答:
逐步
回归
的
R语言
实现 定义类型 向前引入法 从一元回归开始,逐步增加变量,使指标值达到最优为止 相互删除法 从全变量回归方程开始,逐步删去某个变量,使指标值达到最优为止 逐步筛选法 综合上述方法 衡量标准 R2:越大越好 AIC:越小越好 step()usage:step(object, scope, scale = 0,direction = c...
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
如何最小二乘线性
回归分析
答:
线性
回归
中,你要估计参数的话就需要设计一个函数,然后极小化这个函数来得到参数的估计。最小二乘方法就是这样的,依靠对残差平方和的最小化来估计参数。还有其他的函数设计,诸如最小一乘方法,或者最小化残差的中位数等。
r语言
logistics
回归
的y怎么做连续值
答:
logistic
回归
的
分析
应变量:1个;二分 类变量(二项分布)、无序 /有序多分类变量;自变量:2个及2个以上;数值变量、二分类变量、无序/有序多分类变量。总体回归模型LogitP=(样本)偏回归系数含义表示在控制其它因素或说扣除其它因素的作用后(其它所有自变量固定不变的情况下),某一个自变量变化一个...
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