R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=30914 我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 采样时间:2021年1月1号~2021年12月31号 采样地点:全国各地。 本次调查搜集了2021年全国不同地区的风向、降雨量、风速...
R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据(2)
全子集回归来选出最优的模型 全子集回归,即基于全模型获得可能的模型子集,并根据AIC值等对子集排序以从中获取最优子集。 重新拟合模型 ...
R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据(1)
全文链接:http://tecdat.cn/?p=30914 我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 采样时间:2021年1月1号~2021年12月31号 采样地点:全国各地。 本次调查搜集了2021年全国不同地区的风向、降雨量、风速...
数据分享|R语言用lme4多层次(混合效应)广义线性模型(GLM),逻辑回归分析教育留级调查数据(下)
数据分享|R语言用lme4多层次(混合效应)广义线性模型(GLM),逻辑回归分析教育留级调查数据(上):https://developer.aliyun.com/article/1493901 AIC Akaike信息准则(AIC)是另一个模型选择的衡量标准。与似然比检验不同,AIC的计算不仅要考虑模型的拟合度,还要考虑模型的简单性。通过这种方式,AIC处理了模型的拟...
数据分享|R语言用lme4多层次(混合效应)广义线性模型(GLM),逻辑回归分析教育留级调查数据(上)
全文链接:http://tecdat.cn/?p=22813 本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型(GLM)的基本介绍。具体来说,本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用,以及模型评估的方法(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外,本教程还简要演示了用R对GLM模型进行的多层次扩展。最后...
数据分享|R语言广义线性模型GLM:线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟
原文链接:http://tecdat.cn/?p=26301 线性模型是统计学的基础,但它的意义远不止用尺子在几个点上画一条线(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 我认为以分布为中心的观点使 generalised linear models (GLM) 也更容易理解。这就是这篇文章的目的。 我将使用冰淇淋销售统计数据(查看文末了解数据获取方式)...
R语言用lme4多层次(混合效应)广义线性模型(GLM),逻辑回归分析教育留级调查数据(下)
R语言用lme4多层次(混合效应)广义线性模型(GLM),逻辑回归分析教育留级调查数据(上):https://developer.aliyun.com/article/1490589 二项式 Logistic 回归 正如开头提到的,逻辑回归也可以用来为计数或比例数据建模。二项逻辑回归...
R语言用lme4多层次(混合效应)广义线性模型(GLM),逻辑回归分析教育留级调查数据(上)
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22813 本教程为读者提供了使用 频率学派的广义线性模型(GLM)的基本介绍。具体来说,本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用,以及模型评估的方法。本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外,本教程还简要演示了用R对GLM模型进行的多层次扩展。最后,还讨论了GLM框架中的更多分布和链接函数。 ...
数据分享|R语言广义线性模型GLM:线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟-2
数据分享|R语言广义线性模型GLM:线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟-1 https://developer.aliyun.com/article/1489380 泊松回归 计数数据的经典方法是泊松分布。 泊松分布只有一个参数,这里是 μi,这也是它的期望值。μi 的链接函数是对数,这意味着我必须将指数函数应用...
数据分享|R语言广义线性模型GLM:线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟-1
原文链接:http://tecdat.cn/?p=26301 线性模型是统计学的基础,但它的意义远不止用尺子在几个点上画一条线。 我认为以分布为中心的观点使 generalised linear models (GLM) 也更容易理解。这就是这篇文章的目的。 我将使用冰淇淋销售统计数据(查看文末了解数据获取方式)来说明不同的模型,从传统的线性最小二乘回归开始,到线性模型、...
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