2022
03-01
03-01
R语言实现广义线性回归模型
目录1与广义线性模型有关的R函数2正态分布族3二项分布族例 R.Norell实验广义线性模型(GLM)是常见正态线性模型的直接推广,它可以适用于连续数据和离散数据,特别是后者,如属性数据、计数数据。这在应用上,尤其是生物、医学、经济和社会数据的统计分析上,有着重要意义。对于广义线性模型应有一下三个概念:第一是线性自变量,它表明第i个响应变量的期望值E(yi)只能通过线性自变量βTxi而依赖于xi,其中如通常一...
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岭参数的一般选择原则选择k(或lambda)值,使得:各回归系数的岭估计基本稳定用最小二乘估计时符号不合理的回归系数,其岭回归的符号变得合理回归系数没有不合乎实际意义的绝对值残差平方和增大的不多用R语言进行岭回归这里使用MASS包中的longley数据集,进行岭回归分析(longley数据集中的变量具有显著的多重共线性)。从而分析使用岭回归进行多重共线性的解决。首相将longley数据集中的第一列数据命名为“y...
目录前向逐步回归原理数据导入并分组导入数据特征与标签分开存放前向逐步回归构建输出特征集合从空开始一次创建属性列表模型效果评估前向逐步回归原理前向逐步回归的过程是:遍历属性的一列子集,选择使模型效果最好的那一列属性。接着寻找与其组合效果最好的第二列属性,而不是遍历所有的两列子集。以此类推,每次遍历时,子集都包含上一次遍历得到的最优子集。这样,每次遍历都会选择一个新的属性添加到特征集合中,直至特征集合...
目录计算实例分析模型的进一步分析计算实例例6.9某大型牙膏制造企业为了更好地拓展产品市场,有效地管理库存,公司董事会要求销售部门根据市场调查,找出公司生产的牙膏销售量与销售价格,广告投入等之间的关系,从而预测出在不同价格和广告费用下销售量。为此,销售部门的研究人员收集了过去30个销售周期(每个销售周期为4周)公司生产的牙膏的销售量、销售价格、投入的广告费用,以及周期其他厂家生产同类牙膏的市场平均销售价...
生存分析处理预测特定事件将要发生的时间。它也被称为故障时间分析或分析死亡时间。例如,预测患有癌症的人将存活的天数或预测机械系统将失败的时间。命名为survival的R语言包用于进行生存分析。此包包含函数Surv(),它将输入数据作为R语言公式,并在选择的变量中创建一个生存对象用于分析。然后我们使用函数survfit()创建一个分析图。安装软件包install.packages("survival")语法在R语言中创建生存分析的基本语法是Surv(tim...
决策树是以树的形式表示选择及其结果的图。图中的节点表示事件或选择,并且图的边缘表示决策规则或条件。它主要用于使用R的机器学习和数据挖掘应用程序。决策树的使用的例子是预测电子邮件是垃圾邮件或非垃圾邮件,预测肿瘤癌变,或者基于这些因素预测贷款的信用风险。通常,使用观测数据(也称为训练数据)来创建模型。然后使用一组验证数据来验证和改进模型。R具有用于创建和可视化决策树的包。对于新的预测变量集合,我们使用...
当模拟真实世界数据用于回归分析时,我们观察到,很少情况下,模型的方程是给出线性图的线性方程。大多数时候,真实世界数据模型的方程涉及更高程度的数学函数,如3的指数或sin函数。在这种情况下,模型的图给出了曲线而不是线。线性和非线性回归的目的是调整模型参数的值,以找到最接近您的数据的线或曲线。在找到这些值时,我们将能够以良好的精确度估计响应变量。在最小二乘回归中,我们建立了一个回归模型,其中来自回归曲线的...
时间序列是将统一统计值按照时间发生的先后顺序来进行排列,时间序列分析的主要目的是根据已有数据对未来进行预测。一个稳定的时间序列中常常包含两个部分,那么就是:有规律的时间序列+噪声。所以,在以下的方法中,主要的目的就是去过滤噪声值,让我们的时间序列更加的有分析意义。语法时间序列分析中ts()函数的基本语法是timeseries.object.name<-ts(data,start,end,frequency)以下是所使用的参数的描述 data是...
二项分布模型处理在一系列实验中仅发现两个可能结果的事件的成功概率。例如,掷硬币总是给出头或尾。在二项分布期间估计在10次重复抛掷硬币中精确找到3个头的概率。R语言有四个内置函数来生成二项分布。它们描述如下。dbinom(x,size,prob)pbinom(x,size,prob)qbinom(p,size,prob)rbinom(n,size,prob)以下是所使用的参数的描述 x是数字的向量。p是概率向量。n是观察的数量。size是试验的数量。...