R语言 逐步回归分析
逐步回归分析是以AIC信息统计量为准则，通过选择最小的AIC信息统计量，来达到删除或增加变量的目的。 R语言中用于逐步回归分析的函数 step() drop1() add1() #1.载入数据 首先对数据进行多元线性回归 ...

主成分分析： 有一个集合筛选出对这个集合影响较大的n个因素就是主成分分析。 主成分分析的目的是在于降维，其结果是把多个指标归约为少数的几个指标，这少数的几个指标的表现形式一般为原来指标体系中的某几个指标线性组合；逐步回归的目的是为了剔除影响目标值不显著的指标 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=5453 变量选择方法 所有可能的回归 model <- lm(mpg ~ disp + hp + wt + qsec, data = mtcars) ols_all_subset(model ...

对于一个原始数据集，如果是csv 需要导入文本文件，而不是文件 步骤： 分析------回归-------线性 向前回归 向后回归 逐步回归 可以看出三种方法的结果并不一致，在向前回归与逐步回归中，如果变量的t检验值小于0.05 ...

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 接下来，我们进行简单的一元回归分析，选择y作为因变量，var1作为自变量。 一元线性回归的简单原理：假设有关系y=c+bx+e,其中c+bx 是y随x变化 ...

一元线形回归模型：有变量x,y。假设有关系y=c+bx+e,其中c+bx 是y随x变化的部分，e是随机误差。 可以很容易的用函数lm()求出回归参数b,c并作相应的假设检验，如： x<-c(0.10, 0.11, 0.12, 0.13 ...

如何进行逻辑回归分析 逻辑回归是当y=f(x)，而y为分类变量的时候的逻辑曲线拟合的方法。这种模型通常的用法就是通过给定的一个x的预测值来预测y。这些预测值可以说连续的、分类的，或者是混合的。通常来说，分类变量y有多种不同的假设值。其中，最简单的一个例子就是y为一个二元变量，这意味着我们可以假设 ...

在多元线性回归中，并不是所用特征越多越好；选择少量、合适的特征既可以避免过拟合，也可以增加模型解释度。这里介绍3种方法来选择特征：最优子集选择、向前或向后逐步选择、交叉验证法。 最优子集选择 这种方法的思想很简单，就是把所有的特征组合都尝试建模一遍，然后选择最优的模型 ...