线性回归的influence plot

R--线性回归诊断（二）

线性回归诊断--R [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 勿忘初心无畏未来作为一个初学者,水平有限,欢迎交流指正. R--线性回归诊断(一) 主要介绍了线性回归诊断的主要内容和基本方法. 本文作为R中线性回归诊断的进一步延伸,将主要介绍用car包中的相关函数就行线性回归诊断. > > head(bank) y x1 x2 x3 x4 1 1018.4 96259 2239.1 50760 1132.3 2 1258.9

【R】多元线性回归

R中的线性回归函数比较简单,就是lm(),比较复杂的是对线性模型的诊断和调整.这里结合Statistical Learning和杜克大学的Data Analysis and Statistical Inference的章节以及<R语言实战>的OLS(Ordinary Least Square)回归模型章节来总结一下,诊断多元线性回归模型的操作分析步骤. 1.选择预测变量因变量比较容易确定,多元回归模型中难在自变量的选择.自变量选择主要可分为向前选择(逐次加使RSS最小的自变量),向后

使用sklearn机器学习库实现线性回归

import numpy as np # 导入科学技术框架import matplotlib.pyplot as plt # 导入画图工具from sklearn.linear_model import LinearRegression # 导入sklearn机器学习库 x = 3 * np.random.rand(100, 1)y = 3 + 4 * x + np.random.rand(100, 1) # 创建线性回归对象lin_reg = LinearRegression()# 训练

R-6 线性回归模型流程

本节内容: 0:小知识 1:新数据要如何进行分析 2:第二步骤:理解数据 3:第三步骤:相关分析 4:特殊点 0:小知识 0.1:我们说对分析一个数据一般是分步骤的:那么我们可以对其中的步骤进行打标签,也就是跟书签一样. Ctrl+Shift+r 0.2: 将图形赋值一个变量后,这个变量其中会有图形的一些信息如y轴x轴频数等信息 plot_draw = plot(,,,,) 0.3:如何查看R的新包登录R官网-->https://mirrors.tongji.edu.cn/CRAN/ 一.新

机器学习3- 一元线性回归+Python实现

目录 1. 线性模型 2. 线性回归 2.1 一元线性回归 3. 一元线性回归的Python实现 3.1 使用 stikit-learn 3.1.1 导入必要模块 3.1.2 使用 Pandas 加载数据 3.1.3 快速查看数据 3.1.4 使用 stlearn 创建模型 3.1.5 模型评估 3.2 手动实现 3.2.1 计算 w 和 b 3.2.2 功能封装 1. 线性模型给定 \(d\) 个属性描述的示例 \(\boldsymbol{x} = (x_1; x_2; ...; x_d)\

R语言实战（四）回归

本文对应<R语言实战>第8章:回归回归是一个广义的概念,通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量或解释变量)来预测响应变量(也称因变量.效标变量或结果变量)的方法.通常,回归分析可以用来挑选与相应变量相关的解释变量,可以描述两者的关系,也可以生成一个等式,通过解释变量来预测响应变量. 回归分析的各种变体回归类型用途简单线性用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量多项式用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量,模型的关系是n阶多项式多元线性用两个或多个量化的解释变量预测一个

R语言实战读书笔记(八)回归

简单线性:用一个量化验的解释变量预测一个量化的响应变量多项式:用一个量化的解决变量预测一个量化的响应变量,模型的关系是n阶多项式多元线性:用两个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量多变量:用一个或多个解释变量预测多个响应变量 Logistic:用一个或多个解释变量预测一个类别型响应变量泊松:用一个或多个解释变量预测一个代表频数的响应变量 Cox比例风险:用一个或多个解释变量预测一个事件发生的时间时间序列:对误差项相关的时间序列数据建模非线性:用一个或多个量化的解释变量预测一个量