逐步回归 向前引入法:从一元回归开始,逐步加快变量,使指标值达到最优为止 向后剔除法:从全变量回归方程开始,逐步删去某个变量,使指标值达到最优为止 逐步筛选法:综合上述两种方法 多元线性回归的核心问题:应该选择哪些变量? RSS(残差平方和)与R2(相关系数平方)选择法:遍历所有可能的组合,选出使RSS最小,R2最大的模型 AIC(Akaike information criterion)准则和BIC(Bayesian information criterion)准则 AIC=n×ln(RSSP

使用R语言对"教师经济信息"进行逻辑回归分析 (1)按3:1的比例采用简单随机抽样方法,创建训练集和测试集 (2)用训练集创建逻辑回归模型 (3)用测试集预测贷款结果,并用table统计分类的最终结果 (4)计算 评价指标:总体准确率.准确(分类)率.误分类率.正例的覆盖率.正例的命中率.负例的命中率 (5)采用逐步寻优法后,重新用测试集预测贷款结果,并评估模型 setwd('D:\\data') list.files() dat=read.csv(file="bankloa

加载数据 > w<-read.table("test.prn",header = T) > w X.. X...1 1 A 2 2 B 3 3 C 5 4 D 5 > library(readxl) > dat<-read_excel("test.xlsx") > dat # A tibble: 4 x 2 `商品` `价格` <chr> <dbl> 1 A 2 2 B 3 3 C 5 4 D 5 &

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 ... ##  

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

前面学习了进行低功耗的目的个功耗的构成,今天就来分享一下功耗的分析.由于是面向数字IC前端设计的学习,所以这里的功耗分析是基于DC中的power compiler工具:更精确的功耗分析可以采用PT,关于PT的功耗分析可以查阅其他资料,这里不涉及使用PT的进行功耗分析. (1)功耗分析与流程概述 上一个小节中讲解了功耗的构成,并且结合工艺库进行简要地介绍了功耗的计算.但是实际上,我们根本不可能人工地计算实际的大规模集成电路的功耗,我们往往借助EDA工具帮我们分析电路的功耗.这里我们就介绍一下EDA

On a 2 dimensional grid with R rows and C columns, we start at (r0, c0) facing east. Here, the north-west corner of the grid is at the first row and column, and the south-east corner of the grid is at the last row and column. Now, we walk in a clockw

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

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的语句就

[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(

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

古典概型的样本总量是一定的,且每种可能的可能性是相同的, 1.中位数:median(x) 2.百分位数:quantile(x)或者quantile(x,probe=seq(0,1,0.2)) #后面这个是设置参数,零到一的范围,每隔0.2算一次 不知道叫啥的很方便的函数:fivenum(x,na.rm=TRUE) #输出五个数最大值.最小值.下四分位数.上四分位数.中位数 3.协方差:用于看两组数据之间的关系,看看是不是有一定的关联性 他有一个相关系数r,r越接近1,则相关性越高,反之,越接近零

8.6 选择“最佳”的回归模型 8.6.1 模型比较 用基础安装中的anova()函数可以比较两个嵌套模型的拟合优度.所谓嵌套模型,即它的一 些项完全包含在另一个模型中 用anova()函数比较 > states<-as.data.frame(state.x77[,c("Murder","Population","Illiteracy","Income","Frost")]) > fit1

JS代码如下: 代码具体是在哪里的我不知道但是我的有道云上有.如有哪位朋友知道,还望联系下,添加出处. <div id="chakhsu"></div> <script> var chakhsu = function (r) { function t() { return b[Math.floor(Math.random() * b.length)] } function e() { return String.fromCharCode(94 * M

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##Linear Regression with One Variable Linear regression predicts a real-valued output based on an input value. We discuss the application of linear regression to housing price prediction, present the notion of a cost function, and introduce the gradi

https://www.cnblogs.com/IClearner/p/6898463.html SAIF--RTL BACK分析法 RTL backward SAIF文件是通过对RTL代码进行仿真得到的,当设计很大的时候,门级仿真时间就会很长,这时候就可以使用这种方法进行分析.使用这种方法进行分析功耗的速度比较快,但是进度不够门级仿真SAIF文件的高. ①RTL forward SAIF文件 RTL forward SAIF文件是记录RTL设计中综合不变物体的开关行为文件,可以简单地理解:RT

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

前言       2018年7月,信息化部印发了<工业互联网平台建设及推广指南>和<工业互联网平台评价方法>,掀起了 工业互联网 的浪潮,并成为热词写入了报告中.同为信息发展下的产物 建筑智能化集成系统 也是兼具着信息与管理的重要体现,数据化信息通过可视化的管理系统展示出一套互联网智能优化的解决方案,而本系列文章便结合了 HT  的 2D/3D 可视化工具的运用,结合面板的数据展示和大楼建模场景的可视化管理,前面的内容已经讲解了 3D 模型和 2D 面板的融合体现,本次的内容将带您

R 语言实战(第二版) part 3 中级方法 -------------第8章 回归------------------ #概念:用一个或多个自变量(预测变量)来预测因变量(响应变量)的方法 #最常用:OLS--普通最小二乘回归法,包括简单线性回归.多项式回归.多元线性回归 #过程:拟合OLS回归模型-->评价拟合优度-->假设检验-->选择模型 #OLS回归 #目标:减少因变量的真实值和预测值的差值来获得模型参数(截距和斜率),即使得残差平方和最小 #数据需满足:正态性.独立性.线性