以前只是知道R 中的lm函數能夠做線性擬合，恰如函數的名字：lm= linear model 不過今天需要做非線性擬合的時候， 上網搜各種函數，包括nls、nlm等等，不過nlm的用法好像和一般的建模函數不太相同；nls函數的用法倒很像，可是卻總是出error，不知道為什么。再次苦找，忽然發現 ...

clear;clc;close all format compact %% 正態分布的擬合 % 生成隨機數 num = 50; y = randn(1000,1); x = 1:num; y = hist(y,num); xx = x(:); yy = y(:); % Set up ...

Table of Contents 利用 R 繪制擬合曲線 單純使用 goem_smooth 單純使用 spline 同時使用前兩種方法 利用 R 繪制擬合曲線 個人主要使用 ggplot2 進行繪圖，這里也只介紹 ggplot2 ...

記要 今天在計算分類模型自行區間時，用到了R中正太分布的qnorm函數，這里做簡單記要，作為備忘。 R中自帶了很多概率分布的函數，如正太分布，二次分布，卡放分布，t分布等，這些分布的函數都有一個共性，每個分布擁有4個帶有d,p,q,r前綴的函數。比如正太分布 ...

R實現多元線性回歸，主要利用的就是lm()函數 熟悉其他統計回歸量的函數，對做回歸分析也是很有幫助的。 anova(m)： ANOVA表 coefficients(m)： 模型的系數 coef(m)： 跟coefficients(m)一樣 ...

fitting）與分布擬合（distribution fitting），不求面面俱到，只希望串出一個思路，篇目 ...

擬合優度R2較低怎么辦 （1）回歸分為解釋型回歸和預測型回歸。 預測型回歸一般才會更看重𝑅2。 解釋型回歸更多的關注模型整體顯著性以及自變量的統計顯著性和經濟意義顯著 性即可。 （2）可以對模型進行調整，例如對數據取對數或者平方后再進行回歸。 （3）數據中可能有存在異常值或者數據的分布 ...

原文連接：http://tecdat.cn/?p=6267 我最近一直在教授建模課程，並一直在閱讀和思考適合度的概念。 R方由協變量X解釋的結果Y的變化比例通常被描述為擬合優度的度量。這當然看起來非常合理，因為R平方測量觀察到的Y值與模型的預測（擬合）值的接近程度。 然而，要記住 ...