原文:R-ggpmisc|回歸曲線添加回歸方程,R2,方差表,香不香?

本文首發於 生信補給站 ,https: mp.weixin.qq.com s rTWJHcbUu Eqtex gUBA 散點圖繪制回歸曲線很常用,那么添加上回歸方程,P值,R 或者方差結果表等可以展示更量化的信息。 那加起來復雜嗎 還真不一定 一 載入數據和R包 使用內置數據集 library ggplot 加載ggplot 包library dplyr 加載dplyr包library ggpm ...

2020-04-16 21:30 0 1840 推薦指數:

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R繪圖(4): 散點圖添加相關系數/回歸方程

屬於比較常用的技巧。下面我用ggplot2內置數據集進行演示: 先來看一下,僅有散點和擬合線的圖 如果想添加擬合的方程,可以使用ggpmisc包的stat_poly_eq()函數,該函數可以擬合多項式方程並生成多種標簽,比如p值、決定系數R方,這些由函數計算出來的量通常名稱 ...

Mon Mar 15 04:13:00 CST 2021 0 715
線性回歸方程推導

https://blog.csdn.net/joob000/article/details/81295144 理論推導   機器學習所針對的問題有兩種:一種是回歸,一種是分類。回歸是解決連續數據的預測問題,而分類是解決離散數據的預測問題。線性回歸是一個典型的回歸問題。其實我們在中學時期就接觸 ...

Sun Feb 09 19:41:00 CST 2020 0 216
評估回歸模型的指標:MSE、RMSE、MAE、R2、偏差和方差

回歸任務(對連續值的預測)中,常見的評估指標(Metric)有:平均絕對誤差(Mean Absolute Error,MAE)、均方誤差(Mean Square Error,MSE)、均方根誤差(Root Mean Square Error,RMSE)和平均絕對百分比誤差(Mean ...

Fri Dec 18 18:49:00 CST 2020 0 4864
R語言用於線性回歸的穩健方差估計

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=6274 在這篇文章中,我們將看看如何在實踐中使用R 。為了說明,我們首先從線性回歸模型中模擬一些簡單數據,其中殘差方差隨着協變量的增加而急劇增加: n < - 100 x < - rnorm(n ...

Wed Sep 04 23:57:00 CST 2019 0 503
模型評估_1—回歸模型:mse、rmse、mae、r2

本文轉自:mse、rmse、mae、r2指標的總結以及局限性 衡量線性回歸法的指標:MSE, RMSE和MAE 舉個栗子: 對於簡單線性回歸,目標是找到a,b 使得 盡可能小 其實相當於是對訓練數據集而言的,即 當我們找到a,b后,對於測試數據 ...

Mon Dec 21 19:44:00 CST 2020 0 330
線性回歸方程如何計算a和b(y=ax+b)

線性回歸方程如何計算a和b(y=ax+b) 一、總結 一句話總結: 線性回歸方程中的a和b都是有公式求的 二、線性回歸方程如何計算a和b(y=ax+b) 博客對應課程的視頻位置: ...

Wed Jul 22 03:44:00 CST 2020 0 2567
 
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