写在前面的话 按照正常的顺序,本文应该先讲一些线性回归的基本概念,比如什么叫线性回归,线性回规的常用解法等.但既然本文名为<从一个R语言案例学会线性回归>,那就更重视如何使用R语言去解决线性回归问题,因此本文会先讲案例. 线性回归简介 如下图所示,如果把自变量(也叫independent variable)和因变量(也叫dependent variable)画在二维坐标上,则每条记录对应一个点.线性回规最常见的应用场景则是用一条直线去拟和已知的点,并对给定的x值预测其y值.而我们要做的就是找出

y,X1,X2,X3 分别表示第 t 年各项税收收入(亿元),某国生产总值GDP(亿元),财政支出(亿元)和商品零售价格指数(%). (1) 建立线性模型: ① 自己编写函数: > library(openxlsx) > data = read.xlsx("22_data.xlsx",sheet = 1) > x = data[,-c(1,2)] > x = cbind(rep(1,17),x) > x_mat = as.matrix(x) > y

使用R做回归分析整体上是比较常规的一类数据分析内容,下面我们具体的了解用R语言做回归分析的过程. 首先,我们先构造一个分析的数据集 x<-data.frame(y=c(102,115,124,135,148,156,162,176,183,195), var1=runif(10,min=1,max=50), var2=runif(10,min=100,max=200), var3=c(235,321,412,511,654,745,821,932,1020,1123)) 接下来,我们进行简单的一

R语言建立回归分析,并利用VIF查看共线性问题的例子 使用R对内置longley数据集进行回归分析,如果以GNP.deflator作为因变量y,问这个数据集是否存在多重共线性问题?应该选择哪些变量参与回归? >>>> 答 ## 查看longley的数据结构 str(longley) ## 'data.frame':    16 obs. of  7 variables: ##  $ GNP.deflator: num  83 88.5 88.2 89.5 96.2 ... ##  

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 线性混合模型与普通的线性模型不同的地方是除了有固定效应外还有随机效应. 笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向:一个是交互效应方向(调节.中介效应).一个是随机性方向(固定效应.随机效应). 两个方向的选择需要根据业务需求: 交互效应较多探究的是变量之间的网络关系,可能会有很多变量,多变量之间的关系: 而随机性探究的是变量

逐步回归分析是以AIC信息统计量为准则,通过选择最小的AIC信息统计量,来达到删除或增加变量的目的. R语言中用于逐步回归分析的函数 step()    drop1()     add1() #1.载入数据 首先对数据进行多元线性回归分析 tdata<-data.frame( x1=c( , ,,, ,, , , ,, ,,), x2=c(,,,,,,,,,,,,), x3=c( ,, , , , ,,,, ,, , ), x4=c(,,,,,, ,,,,,,), Y =c(78.5,74.3,

编程教材 <R语言实战·第2版>Robert I. Kabacoff 课程教材<商务与经济统计·原书第13版> (安德森) P48.案例2-1 Pelican 商店 PS C:\Users\小能喵喵喵\Desktop\R\homework\1_Pelican> tree /f C:. │ pelican.r │ ├───.vscode │ launch.json │ └───data PelicanStores.csv 加载数据 编程教材p32 2.3.2 已知数据集为csv

R 语言基本数据结构 首先让我们先进入 R 环境下: sudo R 赋值 R 中可以用 = 或者 <- 来进行赋值 ,<- 的快捷键是 alt + - . > a <- c(2,5,8) > a [1] 2 5 8 筛选 我们可以用下标来筛选,例如: > a[1:2] [1] 2 5 注意 R 语言的下标是从 1 开始的. 当然我们也可以用逻辑进行筛选,例如: > a[a>4] [1] 5 8 为了了解这个式子的原理,我们先看看 a>4 是什么: &g

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- openNLP是NLP中比较好的开源工具,R语言中有openNLP packages,但是呢,貌似对中文的支持并不好,笔者试了试,发现结果并不如意.但是也算认识了一番,就来介绍一下. 一些内容转载于白宁超老师:OpenNLP:驾驭文本,分词那些事 ---------------------------------------- 一.openNL

#线性模型中有关函数#基本函数 a<-lm(模型公式,数据源) #anova(a)计算方差分析表#coef(a)提取模型系数#devinace(a)计算残差平方和#formula(a)提取模型公式#plot(a)绘制模型诊断图#predict(a)用作预测#print(a)显示#residuals()计算残差#setp()逐步回归分析#summary()提取模型资料 #多元线性回归分析 #回归系数的估计 #显著性检验: 1回归系数的显著性检验 t检验 就是检验某个变量系数是否为0 2回归方程的显

XGBoost不仅仅可以用来做分类还可以做时间序列方面的预测,而且已经有人做的很好,可以见最后的案例. 应用一:XGBoost用来做预测 -------------------------------------------------- 一.XGBoost来历 xgboost的全称是eXtreme Gradient Boosting.正如其名,它是Gradient Boosting Machine的一个c++实现,作者为正在华盛顿大学研究机器学习的大牛陈天奇.他在研究中深感自己受制于现有库的计

R语言:recommenderlab包的总结与应用案例   1. 推荐系统:recommenderlab包整体思路 recommenderlab包提供了一个可以用评分数据和0-1数据来发展和测试推荐算法的框架.它提供了几种基础算法,并可利用注册机制允许用户使用自己的算法recommender包的数据类型采用S4类构造. (1)评分矩阵数据接口:使用抽象的raringMatrix为评分数据提供接口.raringMatrix采用了很多类似矩阵对象的操作,如 dim(),dimnames() ,row

R语言中的线性判别分析_r语言 线性判别分析 在R语言中,线性判别分析(Liner Discriminant Analysis,简称LDA),依靠软件包MASS中有线性判别函数lqa()来实现.该函数有三种调用格式: 1)当对象为数据框data.frame时 lda(x,grouping,prior = propotions,tol = 1.0e-4,method,CV = FALSE,nu,-) 2) 当对象为公式Formula时 lda(formula,data,-,subnet,na.ac

简介 统计学一直在研究如何从数据中得到可解释的东西,而机器学习则关注如何将数据变成一些实用的东西.对两者做出如下对比更有助于理解“机器学习”这个术语:机器学习研究的内容是教给计算机一些知识,再让计算机利用这些知识完成其他的任务.相比之下,统计学则更倾向于开发一些工具来帮助人类认识世界,以便人类可以更加清晰地思考,从而做出更佳的决策. 在机器学习中,学习指的是采用一些算法来分析数据的基本结构,并且辨别其中的信号和噪声,从而提取出尽可能多的(或者尽可能合理的)信息的过程.在算法发现信号或者说模式之后

最近在读<R语言与网站分析>,书中对分类.聚类算法的讲解通俗易懂,和数据挖掘理论一起看的话,有很好的参照效果. 然而,这么好的讲解,作者居然没提供对应的数据集.手痒之余,我自己动手整理了一个可用于分类算法的数据集(下载链接:csdn下载频道搜索“R语言与网站分析:数据集样例及分类算法实现”),并用R语言实现了朴素贝叶斯.SVM和人工神经网络分类. 数据集记录的是泰坦尼克号乘客的存活情况.数据集包括乘客的等级(class).年龄(age).性别(sex)和存活情况(survive),最终希望通过

转载:http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言 本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型.在许多生活和工作的实际问题中,影响因变量的因素可能不止一个,比如对于知识水平越高的人,收入水平也越高,这样的一个结论.这其中可能包括了因为更好的家庭条件,所以有了更好的教育:因为在一线城市发展,所以有了更好的工作机会:所处的行业赶上了大的经济上行周期等.要想解读这些规律,是复杂的.多维度的,多元回归分析方法更适合解读生活的规律. 由于本文为非统计的专业

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语

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[R笔记]R语言函数总结   R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(

原博: R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间