原文:回归分析 | R语言回归算法、模型诊断

一 回归算法 . 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 和 . 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 一元线性回归 模型创建 fit lm weight .,data women 查看拟合结果 plot women abline fit 发现点有些弯曲,可能存在二次关系 去除截距项 ...

2020-03-15 22:22 0 1944 推荐指数:

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R语言中的回归诊断-- car包

如何判断我们的线性回归模型是正确的? 1、回归诊断的基本方法opar<-par(no.readOnly=TRUE) fit <- lm(weight ~ height, data = women)par(mfrow = c(2, 2))plot(fit)par(opar ...

Fri Feb 24 06:01:00 CST 2017 0 17321
R语言回归分析

使用R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 ...

Fri Nov 25 20:01:00 CST 2016 0 22399
R语言系列—回归分析

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 ...

Sun Jul 01 06:21:00 CST 2012 0 42216
R语言逻辑回归分析

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 ...

Sat May 22 23:38:00 CST 2021 0 1277
R语言-回归分析笔记

使用若干自变量并建立公式,以预测目标变量 目标变量是连续型的,则称其为回归分析 (1)一元线性回归分析 y=kx+b sol.lm<-lm(y~x,data) abline(sol.lm) 使模型误差的平方和最小,求参数k和b,称为最小二乘法 ...

Wed May 11 18:11:00 CST 2016 0 11848
R--线性回归诊断(一)

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 ...

Wed Jun 17 22:50:00 CST 2015 0 12178
 
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