属于比较常用的技巧。下面我用ggplot2内置数据集进行演示: 先来看一下,仅有散点和拟合线的图 如果想添加拟合的方程,可以使用ggpmisc包的stat_poly_eq()函数,该函数可以拟合多项式方程并生成多种标签,比如p值、决定系数R方,这些由函数计算出来的量通常名称 ...
本文首发于 生信补给站 ,https: mp.weixin.qq.com s rTWJHcbUu Eqtex gUBA 散点图绘制回归曲线很常用,那么添加上回归方程,P值,R 或者方差结果表等可以展示更量化的信息。 那加起来复杂吗 还真不一定 一 载入数据和R包 使用内置数据集 library ggplot 加载ggplot 包library dplyr 加载dplyr包library ggpm ...
2020-04-16 21:30 0 1840 推荐指数:
属于比较常用的技巧。下面我用ggplot2内置数据集进行演示: 先来看一下,仅有散点和拟合线的图 如果想添加拟合的方程,可以使用ggpmisc包的stat_poly_eq()函数,该函数可以拟合多项式方程并生成多种标签,比如p值、决定系数R方,这些由函数计算出来的量通常名称 ...
https://blog.csdn.net/joob000/article/details/81295144 理论推导 机器学习所针对的问题有两种:一种是回归,一种是分类。回归是解决连续数据的预测问题,而分类是解决离散数据的预测问题。线性回归是一个典型的回归问题。其实我们在中学时期就接触 ...
在回归任务(对连续值的预测)中,常见的评估指标(Metric)有:平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方误差(Mean Square Error,MSE)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和平均绝对百分比误差(Mean ...
,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X) %b为方程相关系数 %r表示残差 % ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=6274 在这篇文章中,我们将看看如何在实践中使用R 。为了说明,我们首先从线性回归模型中模拟一些简单数据,其中残差方差随着协变量的增加而急剧增加: n < - 100 x < - rnorm(n ...
本文转自:mse、rmse、mae、r2指标的总结以及局限性 衡量线性回归法的指标:MSE, RMSE和MAE 举个栗子: 对于简单线性回归,目标是找到a,b 使得 尽可能小 其实相当于是对训练数据集而言的,即 当我们找到a,b后,对于测试数据 ...
2.4 回归方程的显著性检验 方程 \(\hat{y} = \hat{\beta}_0 + \hat{\beta}_1 x\) 是否真正描述了变量 \(y\) 与变量 \(x\) 之间的统计规律性,还需对回归方程进行统计检验。以下检验内容若无特别声明,都是在正态假设 \((1.3.4)\) 下 ...
线性回归方程如何计算a和b(y=ax+b) 一、总结 一句话总结: 线性回归方程中的a和b都是有公式求的 二、线性回归方程如何计算a和b(y=ax+b) 博客对应课程的视频位置: ...