【视频】R语言LDA线性判别、QDA二次判别分析分类葡萄酒品质数据|数据分享(下)
【视频】R语言LDA线性判别、QDA二次判别分析分类葡萄酒品质数据|数据分享(上):https://developer.aliyun.com/article/1497224 非线性模型 在 GAM 模型中,只有挥发性酸度的自由度等于 1,表明线性关联,而对所有其他 10 个变量应用平滑样条。 结果表明,酒精、柠檬酸、残糖、硫酸盐、固定酸度、挥发性酸度、氯化物和总二氧化硫...
【视频】R语言LDA线性判别、QDA二次判别分析分类葡萄酒品质数据|数据分享(上)
全文链接:https://tecdat.cn/?p=33031 分析师:Donglei Niu 判别分析(Discriminant analysis)是一种统计分析方法,旨在通过将一组对象(例如观察数据)分类到已知类别的组中,来发现不同组之间的差异(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 什么是判别分析 ...
R语言nlme、nlmer、lme4用(非)线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例(下)
R语言nlme、nlmer、lme4用(非)线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例(上):https://developer.aliyun.com/article/1496401 右侧渐近线中的方差估计值是非零的。 ...
R语言nlme、nlmer、lme4用(非)线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例(上)
原文链接:http://tecdat.cn/?p=23426 混合线性模型,又名多层线性模型(Hierarchical linear model)。它比较适合处理嵌套设计(nested)的实验和调查研究数据(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 序言 此外,它还...
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)...
数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC(下)
数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC(上):https://developer.aliyun.com/article/1491709 # 绘制测试ROC图 ocmas <- ro...
数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC(上)
原文链接:http://tecdat.cn/?p=27384 介绍 数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒(查看文末了解数据获取方式)的信息。该数据集有1599个观测值和12个变量,分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、...
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、...
R语言因子实验设计nlme拟合非线性混合模型分析有机农业施氮水平
测试非线性回归中的交互作用 因子实验在农业中非常普遍,它们通常用于测试实验因素之间相互作用的重要性。例如,可以在两种不同的施氮水平(例如高和低)下进行基因型评估,以了解基因型的排名是否取决于养分的可用性。对于那些不太了解农业的人,我只会说这样的评估是相关的,因为我们需要知道我们是否可以推荐相同的基因型,例如,在传统农业(高氮可用性)和有机农业中农业氮的可用性。 让我们考虑一个实验...
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