原文链接:http://tecdat.cn/?p=9589 目录 怎么做测试 假设条件 并非所有比例或计数都适用于逻辑回归分析 过度分散 伪R平方 测试p值 Logistic回归示例 模型拟合 系数和指数系数 方差分析 伪R平方 模型的整体p值 标准化残差图 ...
原文链接:http: tecdat.cn p 目录 怎么做测试 协方差分析 拟合线的简单图解 模型的p值和R平方 检查模型的假设 具有三类和II型平方和的协方差示例分析 协方差分析 拟合线的简单图解 组合模型的p值和R平方 检查模型的假设 怎么做测试 具有两个类别和II型平方和的协方差示例的分析 本示例使用II型平方和 。参数估计值在R中的计算方式不同, Data read.table textC ...
2019-12-16 21:36 0 1162 推荐指数:
原文链接:http://tecdat.cn/?p=9589 目录 怎么做测试 假设条件 并非所有比例或计数都适用于逻辑回归分析 过度分散 伪R平方 测试p值 Logistic回归示例 模型拟合 系数和指数系数 方差分析 伪R平方 模型的整体p值 标准化残差图 ...
1 方差分析 ANOVA 当包含的因子是解释变量时,我们关注的重点通常会从预测转向组别差异的分析,这种分析方法称作方差分析(ANOVA) 2 单因素方差分析 2.1 单因素比较 install.packages("multcomp") library(multcomp ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=10207 在社会科学中将OLS估计应用于回归模型时,其中的一个假设是同方差,我更喜欢常误差方差。这意味着误差方差没有系统的模式,这意味着该模型在所有预测级别上都同样差。 异方差性是同方差性的补充,不会使OLS ...
当协变量是分类变量时,可以使用多因素方差分析。 当协变量是数值型变量时,使用协方差分析。 协方差从本质上讲是利用回归模型,从 残差中扣除掉协变量的effect,使得模型更加精确,主效应之外得其它效应更加平均一致。 1. 前提条件 反应变量方差齐性正态分布 协变量和解释变量之间 ...
协方差分析是方差分析、回归分析和协方差的结合体。 我觉得这种分析思想非常实用,尤其是对confounder云集的生物学数据。 回顾: 什么是协方差?co-vary 协方差和相关性?standardize 协方差分析最经典的一个例子就是GWAS中移除SNP中的人 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=18149 当我们将CNN(卷积神经网络)模型用于训练多维类型的数据(例如图像)时,它们非常有用。我们还可以实现CNN模型进行回归数据分析。我们之前使用Python进行CNN模型回归 ,在本文中,我们在R中实现相同的方法。我们使用一维卷积 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=18310 为了找出影响价格波动的主要因素,我们使用逐步回归法来剔除一些对于应变量即价格影响很小的自变量剔除出我们的模型,我们分别把WTI Price Field 等自变量的名称改为x1,x2……,最后的突发事件需要用到哑变量,哑变量 ...
1 lmPerm 包的置换检验 lmPerm包可做线性模型的置换检验。比如lmp()和aovp()函数即lm()和aov()函数的修改版,能够进行置换检验,而非正态理论检验。lmp()和aovp()函数的参数与lm()和aov()函数类似,只额外添加了perm=参数。perm=选项的可选值 ...