文章 2024-05-06 来自:开发者社区

R语言lasso协变量改进Logistic逻辑回归对特发性黄斑前膜因素交叉验证可视化分析

特发性黄斑视网膜前膜能引起患者视物变形、变小和视力下降等视功能损害。为研究特发性黄斑视网膜前膜的危险因素,我们回顾性分析202例患者的临床资料,依据诊断分为IMEM组和对照组(非IMEM组)(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 ...

R语言lasso协变量改进Logistic逻辑回归对特发性黄斑前膜因素交叉验证可视化分析
文章 2024-04-29 来自:开发者社区

数据分享|R语言武汉流动人口趋势预测:灰色模型GM(1,1)、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32496 人口流动与迁移,作为人类产生以来就存在的一种社会现象,伴随着人类文明的不断进步从未间断(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前,我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“旧常态”向以市场需求为主导的经济“新常态”转型过渡期。 ...

数据分享|R语言武汉流动人口趋势预测:灰色模型GM(1,1)、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型

大数据之R语言速成与实战

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文章 2024-04-26 来自:开发者社区

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
文章 2024-04-26 来自:开发者社区

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...

R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口
文章 2024-04-26 来自:开发者社区

R语言惩罚logistic逻辑回归(LASSO,岭回归)高维变量选择分类心肌梗塞数据模型案例(下)

R语言惩罚logistic逻辑回归(LASSO,岭回归)高维变量选择分类心肌梗塞数据模型案例(上):https://developer.aliyun.com/article/1493440 应用 让我们尝试第二组数据 我们可以尝试各种λ的值 ...

R语言惩罚logistic逻辑回归(LASSO,岭回归)高维变量选择分类心肌梗塞数据模型案例(下)
文章 2024-04-26 来自:开发者社区

R语言惩罚logistic逻辑回归(LASSO,岭回归)高维变量选择分类心肌梗塞数据模型案例(上)

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=21444 在本文中,逻辑logistic回归是研究中常用的方法,可以进行影响因素筛选、概率预测、分类等,例如医学研究中高通里测序技术得到的数据给高维变量选择问题带来挑战,惩罚logisitc回归可以对高维数据进行变量选择和系数估计,且其有效的算法保证了计算的可行性。方法本文介绍了常用的惩罚logistic算法如LASSO、...

R语言惩罚logistic逻辑回归(LASSO,岭回归)高维变量选择分类心肌梗塞数据模型案例(上)
文章 2024-04-24 来自:开发者社区

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...

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
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

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语言用局部加权回归(Lowess)对logistic逻辑回归诊断和残差分析
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例

可以使用逐步回归过程确定多元逻辑回归。此函数选择模型以最小化AIC。 如何进行多元逻辑回归 可以使用step函数通过逐步回归过程确定多元逻辑回归。此函数选择模型以最小化AIC。 通常建议不要盲目地遵循逐步回归程序,而是要使用拟合统计(AIC,AICc,BIC)比较模型,或者根据生物学或科学上合理的可用变量建立模型。 多元相关是研究潜在自变量之间关系的一种工具。例如...

R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

R语言惩罚logistic逻辑回归(LASSO,岭回归)高维变量选择的分类模型案例

逻辑logistic回归是研究中常用的方法,可以进行影响因素筛选、概率预测、分类等,例如医学研究中高通里测序技术得到的数据给高维变量选择问题带来挑战,惩罚logisitc回归可以对高维数据进行变量选择和系数估计,且其有效的算法保证了计算的可行性。方法本文介绍了常用的惩罚logistic算法如LASSO、岭回归。 方法 我们之前已经看到,用于估计参数模型参数的经典估计技术是使用最大...

R语言惩罚logistic逻辑回归(LASSO,岭回归)高维变量选择的分类模型案例

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