r语言 lm() fitted方差估计 / 张生荣

R语言基础统计方法图文实例讲解

tidyr > tdata <- data.frame(names=rownames(tdata),tdata)行名作为第一列 > gather(tdata,key="Ke ...

在使用lm函数做一元线性回归时,发现lm(y~x+1)和lm(y~x)的结果是一致的,一直没找到两者之间的区别,经过大神们的讨论和测试,才发现其中的差别,测试如下: ----------------- ...

目录 1. 简单的线性回归 2. 使用ggplot2展示 1. 简单的线性回归函数自带的例子(R 中键入?lm),lm(y ~ x)回归y=kx + b, lm( y ~ x -1 )省略b,不对截 ...

非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下,利用样本数据对总体分布形态进行推断的方法.它利用数据的大小间的次序关系(秩Rank),而不是具体数值信息,得出推断结论. 它是参数检验所需要的某些条件不满 ...

目录一.题目二.解答 a)Bootstrap与Jackknife进行估计 b)均值与变异系数(大样本)的标准差解析式推导与计算 c)缺失插补前的Bootstrap与Jackknife d)比较各种 ...

为了方便起见,这些模型通常简称为TAR模型.这些模型捕获了线性时间序列模型无法捕获的行为,例如周期,幅度相关的频率和跳跃现象.Tong和Lim(1980)使用阈值模型表明,该模型能够发现黑子数据出现的 ...

MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术. 蒙特卡洛马尔可夫链 Metropolis-Hastings算法问题如果需要计算有复杂后验pdf p(θ| y)的随机变量θ的函数f(θ)的平均值或期望 ...

AR(p)模型与MA(q)实际上是ARMA(p,q)模型的特例.它们都统称为ARMA模型,而ARMA(p,q)模型的统计性质也是AR(p)与MA(q)模型的统计性质的有机组合. 平稳系列建模假如某个 ...

看代码吧~ #求单正态均值mu的置信区间 #参数依次为置信水平alpha,正态样本x,已知总体方差(默认为未知) mu <- function(alpha,x,sigma=NA){ n < ...

summary():获取描述性统计量,可以提供最小值.最大值.四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻辑型向量的频数统计等. 结果解读如下: 1. 调用:Call lm(formula = Dst ...

目录随机森林算法介绍算法介绍: 决策树生长步骤: 投票过程: 基本思想: 随机森林的优点: 缺点 R语言实现随机森林模型搭建 1:randomForest()函数用于构建随机森林模型 2:imp ...

什么是非线性回归在非线性回归中,分析师通常采用一个确定的函数形式和相应的参数来拟合数据.最常用的参数估计方法是利用非线性最小二乘法(R中的nls函数).该方法使用线性函数来逼近非线性函数,并且通过不 ...

目录 1. 相关配置和说明 2. 常用数据类型 3. 常用数据类型的建立 4. 常用数据类型元素访问 5. 成员函数 6. 语法糖 6.1 算术和逻辑运算符 6.2. 常用函数 7. STL 7.1. ...

R语言介绍 R语言是用于统计分析,图形表示和报告的编程语言和软件环境. R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建,目前由R语言开发核心团队开发. R语言的核 ...

在标准线性模型中,我们假设 .当线性假设无法满足时,可以考虑使用其他方法. 多项式回归扩展可能是假设某些多项式函数, 同样,在标准线性模型方法(使用GLM的条件正态分布)中,参数可以使用最小二乘 ...

缺失值处理一般包括三步: 1. 识别缺失数据: 2. 检查导致数据缺失的原因: 3. 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替(插补)缺失值. 1.判断缺失值函数is.na().is.nan()和is ...

R语言进行线性回归的拟合度. 本文只是使用 R做回归计算,查看拟合度等,不讨论 R 函数的内部公式在R中线性回归分析的函数是lm(),基本语法是一元回归: lm(y ~ x,data) 多元回归: ...

在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析. 简单对来说就是用来确定两种或两种以上变量间相互 ...

自己整理编写的逻辑回归模板,作为学习笔记记录分享.数据集用的是14个自变量Xi,一个因变量Y的australian数据集. 1. 测试集和训练集3.7分组 australian <- read. ...