文章 2024-04-18 来自:开发者社区

R语言BOOTSTRAP(自举法,自抽样法)估计回归模型置信区间分析股票收益

介绍 假设你做了一个简单的回归,现在你有了你的 . 您想知道它是否与(例如)零显著不同。一般来说,人们会查看他们选择的软件报告的统计数据或 p.value。问题是,这个 p.value 计算依赖于因变量的分布。如果没有不同的说明,您的软...

R语言BOOTSTRAP(自举法,自抽样法)估计回归模型置信区间分析股票收益
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

R语言实现随机前沿分析SFA、数据包络分析DEA、自由处置包分析FDH和BOOTSTRAP方法

在经济学中,技术效率是指在既定的投入下产出可增加的能力或在既定的产出下投入可减少的能力。常用度量技术效率的方法是生产前沿分析方法。所谓生产前沿是指在一定的技术水平下,各种比例投入所对应的最大产出集合。而生产前沿通常用生产函数表示。前沿分析方法根据是否已知生产函数的具体的形式分为参数方法和非参数方法,前者以随机前沿分析(StochasticFrontierAnalysis,下文简称SFA)为代表,....

R语言实现随机前沿分析SFA、数据包络分析DEA、自由处置包分析FDH和BOOTSTRAP方法

前端开发框架Bootstrap使用教程

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文章 2024-04-17 来自:开发者社区

R语言Bootstrap的岭回归和自适应LASSO回归可视化

拟合岭回归和LASSO回归,解释系数,并对其在λ范围内的变化做一个直观的可视化。 # 加载CBI数据 # 子集所需的变量(又称,列) CBI_sub <- CBI # 重命名变量列(节省大量的输入) names(CBI_sub)\[1\] <- "cbi" # 只要完整案例...

R语言Bootstrap的岭回归和自适应LASSO回归可视化
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法

我们知道参数的置信区间的计算,这些都服从一定的分布(t分布、正态分布),因此在标准误前乘以相应的t分值或Z分值。但如果我们找不到合适的分布时,就无法计算置信区间了吗?幸运的是,有一种方法几乎可以用于计算各种参数的置信区间,这就是Bootstrap 法。 本文使用BOOTSTRAP来获得预测的置信区间。我们将在线性回归基础上讨论。 ...

R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法
文章 2024-04-16 来自:开发者社区

R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型(GLM)预测置信区间

考虑简单的泊松回归 。给定的样本 ,其中 ...

R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型(GLM)预测置信区间

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