一、回归算法 1.1 一元线性回归 最小二乘法: 通过使因变量的真实值和估计值之间的离差平方和达到最小来求 β0 和 β1 1.2 多元回归(今天先略过) 通过矩阵来求解最小二乘法 二、回归算法相关函数 使用 R 自带的 women 数据集 ...
如何判断我们的线性回归模型是正确的 回归诊断的基本方法opar lt par no.readOnly TRUE fit lt lm weight height, data women par mfrow c , plot fit par opar 为理解这些图形,我们来回顾一下OLS回归的统计假设。 正态性 主要使用QQ图 当预测变量值固定时,因变量成正态分布,则残差值也应该是一个均值为 的正态分 ...
2017-02-23 22:01 0 17321 推荐指数:
一、回归算法 1.1 一元线性回归 最小二乘法: 通过使因变量的真实值和估计值之间的离差平方和达到最小来求 β0 和 β1 1.2 多元回归(今天先略过) 通过矩阵来求解最小二乘法 二、回归算法相关函数 使用 R 自带的 women 数据集 ...
在RStudio里安装car包的时候报错 /usr/bin/ld: cannot find -llapack /usr/bin/ld: cannot find -lblas make: *** [quantreg.so] Error 1 ERROR: compilation failed ...
1 OLS回归(最小二乘法回归) 1.1 用lm()拟合回归模型 在R中,拟合线性模型最基本的函数是lm(),格式为:myfit<-lm(formula,data) 1.2 简单线性回归 dat<-women fit<-lm(weight~height,data ...
线性回归诊断--R 【转载时请注明来源】:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 勿忘初心 无畏未来 作为一个初学者,水平有限,欢迎交流指正。 在R中线性回归,一般使用lm函数就可以得到线性回归模型,但是得到 ...
。 本文作为R中线性回归诊断的进一步延伸,将主要介绍用car包中的相关函数就行线性回归诊断。 ...
在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价、身高、GDP、学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量。然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败、流失或不流失、涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策。这个时候就需要另一种回归方法进行预测 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=8890 主成分回归(PCR)的方法 本质上是使用第一个方法的普通最小二乘(OLS)拟合来自预测变量的主成分(PC)。这带来许多优点: 预测变量的数量实际上没有限制。 相关的预测变量不会破坏回归拟合。 但是,在许多 ...
最近在网上看R的代码,常常看到 x %>% y 的写法。 样子看着像是pipe的用法,搜了一下, 没找到语法的相关说明。 今天突然开窍,想着 %>% 可能不是语言本身支持的语法,可能是某个包自己定义的。 于是查了下dplyr的文档,发现确实有关于%>%的解释,这个符号确实 ...