R语言Stan贝叶斯回归置信区间后验分布可视化模型检验|附数据代码
贝叶斯回归是一种统计方法，它使用贝叶斯定理来估计回归模型的参数。与传统的频率派回归方法不同，贝叶斯回归提供了参数的后验分布，而不仅仅是点估计。这意味着我们可以得到参数的不确定性度量，而不仅仅是单一的估计值（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 ...
R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法分析汽车制动距离|数据分享
阅读全文：http://tecdat.cn/?p=21625 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...
【视频】什么是Bootstrap自抽样及应用R语言线性回归预测置信区间实例|数据分享
全文链接：http://tecdat.cn/?p=21625 自抽样统计是什么以及为什么使用它？ 本文将自抽样方法与传统方法进行比较，并了解它为何有用。并在R语言软件中通过对汽车速度和制动距离数据（查看文末了解数据获取方式）进行线性回归预测来实践它。 统计学是从数据中学习的科学。统计知识有助于收集数据的正确方法，使用正确的方法分析数据，并有效地呈现从数...
R语言区间数据回归分析
通常，GLM的连接函数可能比分布更重要。为了说明，考虑以下数据集，其中包含5个观察值 x = c(1,2,3,4,5) y = c(1,2,4,2,6) base = data.frame(x,y) ...
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