R语言回归分析：线性回归模型的构建与评估
回归分析是统计分析中的一项基础且强大的工具，用于研究自变量（解释变量）与因变量（响应变量）之间的关系。线性回归作为回归分析的一种基本形式，广泛应用于各种领域的数据分析中。本文将详细介绍如何在R语言中构建和评估线性回归模型。 线性回归模型概述 线性回归模型旨在建立因变量Y与一个或多个自变量X之间的线性关系。其一般形...
R语言中的非线性回归模型
在统计学和数据分析领域，回归分析是一种重要的工具，它允许我们理解变量之间的关系并预测未来的趋势。当我们面对的数据不符合线性假设时，非线性回归模型就成为了解决问题的关键。本文将深入探讨R语言中非线性回归模型的概念、构建过程以及实际应用，并通过举例说明其在数据分析中的强大功能。 非线性回归模型的基本概念是对于数据集中的两个或多个变量...
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RSTAN MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据
如果你正在进行统计分析：想要加一些先验信息，最终你想要的是预测。所以你决定使用贝叶斯。 但是，你没有共轭先验。你可能会花费很长时间编写 Metropolis-Hastings 代码，优化接受率和提议分布，或者你可以使用 RStan。 Hamiltonian Monte Carlo（HMC） HMC 是一种为 MH 算法生成提议分布的方法，该提议分布被接受的概率很高。具体算...
R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24334 1. 了解 Stan 像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行。 统计模型可以在R或其他统计语言的各种包中进行拟合。但有时你在概念上可以设计的完美模型，在限制了你可以使用的分布和复杂性的软件包或程序中很难或不可能实现。这时你可能想转而使用统计...
R语言用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化
介绍鲍鱼是一种贝类，在世界许多地方都被视为美味佳肴。铁和泛酸的极好来源，是澳大利亚、美国和东亚的营养食品资源和农业。100 克鲍鱼可提供超过 20% 的每日推荐摄入量。鲍鱼的经济价值与其年龄呈正相关。因此，准确检测鲍鱼的年龄对于养殖者和消费者确定其价格非常重要。然而，目前决定年龄的技术是相当昂贵且低效的。养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算...
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语言计量经济学：虚拟变量(哑变量)在线性回归模型中的应用
为什么需要虚拟变量？ 大多数数据都可以用数字来衡量，如身高和体重。然而，诸如性别、季节、地点等变量则不能用数字来衡量。相反，我们使用虚拟变量来衡量它们。 例子：性别 让我们假设x对y的影响在男性和女性中是不同的。 对于男性y=10+5x+ey=10+5x+e 对于女性y=5+x+ey=5+x+e。 其中e是随机效应，平均值为零。因此，在y和x的真实...
使用R语言进行多项式回归、非线性回归模型曲线拟合
对于线性关系，我们可以进行简单的线性回归。对于其他关系，我们可以尝试拟合一条曲线。 曲线拟合是构建一条曲线或数学函数的过程，它对一系列数据点具有最佳的拟合效果。 使用示例数据集 #我们将使Y成为因变量，X成为预测变量 #因变量通常在Y轴上 plot...
R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据
尽管线性模型是最简单的机器学习技术之一，但它们仍然是进行预测的强大工具。这尤其是由于线性模型特别容易解释这一事实。在这里，我将讨论使用空气质量数据集的普通最小二乘回归示例解释线性模型时最重要的方面。空气质量数据集空气质量数据集包含以下四个空气质量指标的154次测量：臭氧：平均臭氧水平，以十亿分之一为单位Solar.Rÿ...
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