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) ...
R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic）模型分析肺癌数据
混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型，其中，当数据被分组或同时存在固定和随机效应时，结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合。 混合效应逻辑回归的例子 例1：一个研究人员对40所不同大学的申请进行抽样调查，以研究预测大学录取的因素。预测因素包括学生的高中GPA、课外活动和SAT分数。一些学校的选择性较多或较少，所以每所学校的基准录取概率是不同的。学校层面的预测因素包括学校是...
R语言逻辑回归和泊松回归模型对发生交通事故概率建模
我们考虑风险敞口，计算包含风险敞口的多个数量（经验均值和经验方差）的非参数估计量。如果要对二项式变量建模。 这里的模型如下： 未观察到该期间的索赔数量 索偿的数量 考虑一种情况，其中关注变量不是索偿的数量，而仅仅是索偿发生的标志。利用泊松过程模型，我们可以获得 ...
R语言多分类logistic逻辑回归模型在混合分布模拟单个风险损失值评估的应用
通常，我们在回归模型中一直说的一句话是“ 请查看一下数据 ”。 如果我们查看单个损失的分布，那么在数据集中，我们会看到以下内容： > n=nrow(couts) > plot(sort(couts$cout),(1:n)/(n+1),xlim=c(0,...
R语言用Rcpp加速Metropolis-Hastings抽样估计贝叶斯逻辑回归模型的参数
在最近的一篇文章中，我描述了一个Metropolis-in-Gibbs采样器，用于估计贝叶斯逻辑回归模型的参数。 这篇文章就此问题进行了研究，以展示Rcpp如何帮助克服这一瓶颈。 TLDR：只需用C ++编写log-posterior而不是矢量化R函数，我们就可以大大减少运行时间。 我模拟了与上一篇文章类似的模型中的数据： ...
R语言实现逻辑回归模型
首先，本章节使用到的数据集是ISLR包中的Default数据集，数据包含客户信息的模拟数据集。这里的目的是预测哪些客户将拖欠他们的信用卡债务，这个数据集有1w条数据，3个特征：library("ISLR") library("tibble") as_tibble(Default) ## # A ...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
r语言模型相关内容
- r语言模型森林
- r语言机器学习模型
- r语言线性回归模型
- r语言实战模型
- r语言logistic模型
- r语言模型风险度量
- r语言实战金融garch模型拟合
- r语言garch模型拟合
- r语言garch模型var
- r语言模型var
- r语言模型风险
- r语言garch模型
- r语言模型拟合
- r语言区间模型
- r语言模型数据代码
- r语言stan贝叶斯模型
- r语言模型检验
- r语言模型检验数据
- r语言贝叶斯模型数据
- r语言stan模型
- r语言贝叶斯模型
- r语言广义线性模型数据
- r语言模型应用可视化
- r语言广义模型可视化
- r语言广义模型数据
- r语言模型实例
- r语言模型应用
- r语言模型可视化
- r语言线性模型
- r语言广义线性模型