一、回歸算法 1.1 一元線性回歸 最小二乘法: 通過使因變量的真實值和估計值之間的離差平方和達到最小來求 β0 和 β1 1.2 多元回歸(今天先略過) 通過矩陣來求解最小二乘法 二、回歸算法相關函數 使用 R 自帶的 women 數據集 ...
如何判斷我們的線性回歸模型是正確的 回歸診斷的基本方法opar lt par no.readOnly TRUE fit lt lm weight height, data women par mfrow c , plot fit par opar 為理解這些圖形,我們來回顧一下OLS回歸的統計假設。 正態性 主要使用QQ圖 當預測變量值固定時,因變量成正態分布,則殘差值也應該是一個均值為 的正態分 ...
2017-02-23 22:01 0 17321 推薦指數:
一、回歸算法 1.1 一元線性回歸 最小二乘法: 通過使因變量的真實值和估計值之間的離差平方和達到最小來求 β0 和 β1 1.2 多元回歸(今天先略過) 通過矩陣來求解最小二乘法 二、回歸算法相關函數 使用 R 自帶的 women 數據集 ...
在RStudio里安裝car包的時候報錯 /usr/bin/ld: cannot find -llapack /usr/bin/ld: cannot find -lblas make: *** [quantreg.so] Error 1 ERROR: compilation failed ...
1 OLS回歸(最小二乘法回歸) 1.1 用lm()擬合回歸模型 在R中,擬合線性模型最基本的函數是lm(),格式為:myfit<-lm(formula,data) 1.2 簡單線性回歸 dat<-women fit<-lm(weight~height,data ...
線性回歸診斷--R 【轉載時請注明來源】:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 勿忘初心 無畏未來 作為一個初學者,水平有限,歡迎交流指正。 在R中線性回歸,一般使用lm函數就可以得到線性回歸模型,但是得到 ...
。 本文作為R中線性回歸診斷的進一步延伸,將主要介紹用car包中的相關函數就行線性回歸診斷。 ...
在日常學習或工作中經常會使用線性回歸模型對某一事物進行預測,例如預測房價、身高、GDP、學生成績等,發現這些被預測的變量都屬於連續型變量。然而有些情況下,被預測變量可能是二元變量,即成功或失敗、流失或不流失、漲或跌等,對於這類問題,線性回歸將束手無策。這個時候就需要另一種回歸方法進行預測 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=8890 主成分回歸(PCR)的方法 本質上是使用第一個方法的普通最小二乘(OLS)擬合來自預測變量的主成分(PC)。這帶來許多優點: 預測變量的數量實際上沒有限制。 相關的預測變量不會破壞回歸擬合。 但是,在許多 ...
最近在網上看R的代碼,常常看到 x %>% y 的寫法。 樣子看着像是pipe的用法,搜了一下, 沒找到語法的相關說明。 今天突然開竅,想着 %>% 可能不是語言本身支持的語法,可能是某個包自己定義的。 於是查了下dplyr的文檔,發現確實有關於%>%的解釋,這個符號確實 ...