原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=9589 目錄 怎么做測試 假設條件 並非所有比例或計數都適用於邏輯回歸分析 過度分散 偽R平方 測試p值 Logistic回歸示例 模型擬合 系數和指數系數 方差分析 偽R平方 模型的整體p值 標准化殘差圖 ...
原文鏈接:http: tecdat.cn p 目錄 怎么做測試 協方差分析 擬合線的簡單圖解 模型的p值和R平方 檢查模型的假設 具有三類和II型平方和的協方差示例分析 協方差分析 擬合線的簡單圖解 組合模型的p值和R平方 檢查模型的假設 怎么做測試 具有兩個類別和II型平方和的協方差示例的分析 本示例使用II型平方和 。參數估計值在R中的計算方式不同, Data read.table textC ...
2019-12-16 21:36 0 1162 推薦指數:
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1 方差分析 ANOVA 當包含的因子是解釋變量時,我們關注的重點通常會從預測轉向組別差異的分析,這種分析方法稱作方差分析(ANOVA) 2 單因素方差分析 2.1 單因素比較 install.packages("multcomp") library(multcomp ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=10207 在社會科學中將OLS估計應用於回歸模型時,其中的一個假設是同方差,我更喜歡常誤差方差。這意味着誤差方差沒有系統的模式,這意味着該模型在所有預測級別上都同樣差。 異方差性是同方差性的補充,不會使OLS ...
當協變量是分類變量時,可以使用多因素方差分析。 當協變量是數值型變量時,使用協方差分析。 協方差從本質上講是利用回歸模型,從 殘差中扣除掉協變量的effect,使得模型更加精確,主效應之外得其它效應更加平均一致。 1. 前提條件 反應變量方差齊性正態分布 協變量和解釋變量之間 ...
協方差分析是方差分析、回歸分析和協方差的結合體。 我覺得這種分析思想非常實用,尤其是對confounder雲集的生物學數據。 回顧: 什么是協方差?co-vary 協方差和相關性?standardize 協方差分析最經典的一個例子就是GWAS中移除SNP中的人 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=18149 當我們將CNN(卷積神經網絡)模型用於訓練多維類型的數據(例如圖像)時,它們非常有用。我們還可以實現CNN模型進行回歸數據分析。我們之前使用Python進行CNN模型回歸 ,在本文中,我們在R中實現相同的方法。我們使用一維卷積 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=18310 為了找出影響價格波動的主要因素,我們使用逐步回歸法來剔除一些對於應變量即價格影響很小的自變量剔除出我們的模型,我們分別把WTI Price Field 等自變量的名稱改為x1,x2……,最后的突發事件需要用到啞變量,啞變量 ...
1 lmPerm 包的置換檢驗 lmPerm包可做線性模型的置換檢驗。比如lmp()和aovp()函數即lm()和aov()函數的修改版,能夠進行置換檢驗,而非正態理論檢驗。lmp()和aovp()函數的參數與lm()和aov()函數類似,只額外添加了perm=參數。perm=選項的可選值 ...