【R语言实战】——Logistic回归模型
该篇文章主要展示了利用R语言建立Logistic回归模型，并对新数据进行预测。 1. 数据背景： （Sports2.csv)是用于客观性分析的体育文章数据.使用Amazon Mechanical Turk对1000篇体育文章标记了objective(客观）或subjective(主观），这是因变量的两个水平。试以该数据中的Label为因变量，PRP和VBN作为自变量做logi...
R语言逻辑回归logistic模型ROC曲线可视化分析2例：麻醉剂用量影响、汽车购买行为2
R语言逻辑回归logistic模型ROC曲线可视化分析2例：麻醉剂用量影响、汽车购买行为1:https://developer.aliyun.com/article/1501202 R语言逻辑回归模型分析汽车购买行为 数据描述 用R语言做logistic regression，建模及分析报告，得出结论，数据有一些小问题， 现已改正重发：改成以“是否有汽车购买意...
R语言逻辑回归logistic模型ROC曲线可视化分析2例：麻醉剂用量影响、汽车购买行为1
本文利用R语言，通过逐步逻辑回归模型帮助客户分析两个实际案例：麻醉剂用量对手术病人移动的影响以及汽车购买行为预测（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 通过构建模型并解释结果，...
R语言逻辑回归Logistic选股因素模型交易策略及沪深300指数实证
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32071 随着中国的证券市场规模的不断壮大、市场创新不断深化、信息披露不断完善、市场监管不断强化，随着现代投资组合理论的发展和计算机技术的进步，投资者为了在股票交易中取得更多的收益，就需要有合理有效的投资策略，因素模型的基础上发展出众多量化研究模型（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 对于这些模型的研究...
R语言MCMC的lme4二元对数Logistic逻辑回归混合效应模型分析吸烟、喝酒和赌博影响数据
原文下载链接：http://tecdat.cn/?p=29196 吸烟、喝酒和赌博被认为是由许多因素造成的。Logistic回归分析是一个非常有效的模型，可以检验各种解释变量和二元反应变量之间的关系。同时，双变量模型分析也被用于检验单变量模型之间的相关性。本项目的目的是利用统计方法来检验某个因素是否对吸烟、喝酒或赌博偏好有显著影响。然后用这个结果来预测这些习惯之间的组合。 ...
R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口
全文下载链接 :http://tecdat.cn/?p=27493 本文应用R软件技术，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测。 作者将1950年到2015年的历史数据作为训练集来预测85年的数据。模型稳定性经过修正后较好，故具有一定的参考价值。 引言 随...
数据分享|R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口
原文链接 :http://tecdat.cn/?p=27493 本文应用R软件技术，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测。作者将1950年到2015年的历史数据（查看文末了解数据获取方式）作为训练集来预测85年的数据。模型稳定性经过修正后较好，故具有一定的参考价值。 引...
【视频】R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险|数据分享
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22410 本文介绍了逻辑回归并在R语言中用逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险数据（查看文末了解数据获取方式）。 逻辑回归是机器学习借用的另一种统计分析方法。当我们的因变量是二分或二元时使用它。 它只是表示一个只有 2 个输出的变量，例如，预测抛硬币（正面/...
R语言逻辑回归logistic模型分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况
逻辑回归是一种拟合回归曲线的方法，y=f(x)，当y是一个分类变量时。这个模型的典型用途是在给定一组预测因素x的情况下预测y，预测因素可以是连续的、分类的或混合的。 一般来说，分类变量y可以是不同的值。在最简单的情况下，y是二进制的，意味着它可以是1或0的值。机器学习中使用的一个经典例子是电子邮件分类：给定每封电子邮件的一组属性，如字数、链接和图片，算法应该决定该电子邮件是垃圾邮件（1）...
R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险
本文的目的是完成一个逻辑回归分析。使你对分析步骤和思维过程有一个基本概念。 library(tidyverse) library(broom) ...
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