用kNN算法诊断乳腺癌--基于R语言
1 目的 利用机器学习根据样本特征自动识别癌细胞，提高检测过程的效率，并尝试改进算法提高模型性能。 2 数据来源 该演示数据来源于： 机器学习和智能系统中心 3 案例演示 3.1 数据读取及预处理 1. 读取数据并查看数据类型 运行代码： ...
数据分享|R语言回归模型诊断、离群值分析学生考试成绩、病人医护质量满意度、婴儿死亡率和人均收入、针叶树荫面积数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=29277 一些标准的图形工具可以极大地帮助理解数据集并评估所建议模型的质量。 学生考试成绩 例如，数据集包含600个观察结果，用于国家统计教育中心对学生进行的一项非常大的研究（查看文末了解数据免费获取方式）。数据集...
R语言线性回归模型拟合诊断异常值分析家庭燃气消耗量和卡路里实例带自测题
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27474 考虑我们从实验、事件等中观察到一些数据 y 的情况。我们将观察结果 y 解释为某个随机变量 Y 的实现： 统计模型是对未知参数 θ 的 Y 分布的规范。通常，观测值 y = (y1, . . . , yn) ∈ Rn 是一个向量，而 Y = (Y1, . . . ., Yn) 是一个随机向量。在这...
R语言coda贝叶斯MCMC Metropolis-Hastings采样链分析和收敛诊断可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27228 作为先决条件，我们将使用几行代码，在代码中，我们创建了一些测试数据，其中因变量 y 线性依赖于自变量 x（预测变量）；定义线性模型拟合数据的可能性和先验；并实现一个简单的 Metropolis-Hastings MCMC 从该模型的后验分布中采样。 ...
R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26271 介绍 Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路，分别由 Engle (1982) 和 Bollerslev (1986) 引入了 ARCH 和 GARCH 模型。这些模型的扩展包括更复杂的动力学，例如阈值模型来捕捉新闻影响的不对称性，以及除正态之外的分...
R语言计量经济学：工具变量法(两阶段最小二乘法2SLS)线性模型分析人均食品消费时间序列数据和回归诊断
简介 两阶段最小二乘法（2SLS）回归拟合的线性模型是一种常用的工具变量估计方法。 本文的主要内容是将各种标准的回归诊断扩展到2SLS。 2SLS估计的回顾 我们需要2SLS回归的一些基本结果来开发诊断方法，因此我们在此简单回顾一下该方法。2SLS回归是由Basmann(1957)和Theil(引自Theil 1971)在20世纪50年代独立发明的，他们采取了略微...
R语言贝叶斯MCMC：用rstan建立线性回归模型分析汽车数据和可视化诊断
本文将谈论Stan以及如何在R中使用rstan创建Stan模型。尽管Stan提供了使用其编程语言的文档和带有例子的用户指南，但对于初学者来说，这可能是很难理解的。 Stan Stan是一种用于指定统计模型的编程语言。它最常被用作贝叶斯分析的MCMC采样器。马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）是一种抽样方法，允许你在不知道分布的所有数学属性的情况下估计一个概率分布。它在贝叶斯推断中特别有...
R语言用局部加权回归(Lowess)对logistic逻辑回归诊断和残差分析
目前，回归诊断不仅用于一般线性模型的诊断，还被逐步推广应用于广义线性模型领域（如用于logistic回归模型），但由于一般线性模型与广义线性模型在残差分布的假定等方面有所不同，所以推广和应用还存在许多问题。鉴于此，本文使用图表考察logistic模型的拟合优度。 如何处理从逻辑回归中得到的残差图？为了更好地理解，让我们考虑以下数据集 ...
R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究
介绍 在对诊断测试准确性的系统评价中，统计分析部分旨在估计测试的平均（跨研究）敏感性和特异性及其变异性以及其他测量。灵敏度和特异性之间往往存在负相关，这表明需要相关数据模型。由于用户，分析在统计上具有挑战性 处理两个摘要统计， 必须考虑敏感性和特异性之间的相关性， 必须考虑到研究中的敏感性和特异性的异质性 应该允许纳入协变量。 ...
R语言自动化学习：乳腺癌诊断颠覆式进化的最新潮流！
一、引言乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，及早准确地进行诊断对于治疗和预后至关重要。然而，传统的乳腺癌诊断面临许多挑战，例如主观性和人力资源的限制，导致结果的不确定性和不一致性。在这个背景下，自动化学习作为一种强大的技术，正在引起乳腺癌诊断领域的广泛关注。自动化学习利用算法和模型，通过分析大规模的乳腺癌数据集，从中发现潜在的模式和规律。相较于传统的人工判断，自动化学习可以提供更准确、一致和可靠的....
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