数据分享|R语言回归，虚拟变量和交互项，假设检验:F检验、AIC和 BIC分析学生成绩数据附自测题（上）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27578 回归假设 省略变量偏差 如果_真实_模型包括_X_ 1 和_X_ 2 ，但我们忘记了_X_ 2，那么 - 在某些情...
R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析（下）
R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析（上）：https://developer.aliyun.com/article/1491743 2.5 多重共线性的双变量分析 该模型的真正问题在于共线性现象。共线性关系发生在两个预测因子高度相关的情况下。我们需要检查这种特性，然后继续建立对数回归模型。 根据G...
R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析（上）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22596 研究大纲 介绍数据集和研究的目标 探索数据集 可视化 使用Chi-Square独立检验、Cramer's V检验和GoodmanKruskal tau值对数据集进行探索 ...
【视频】K近邻KNN算法原理与R语言结合新冠疫情对股票价格预测|数据分享(下)
【视频】K近邻KNN算法原理与R语言结合新冠疫情对股票价格预测|数据分享（上）:https://developer.aliyun.com/article/1491727 4.3数据集预览 最终数据集可以在下面的交互式表格中找到。 table(before_covid) ...
【视频】K近邻KNN算法原理与R语言结合新冠疫情对股票价格预测|数据分享（上）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24057 本文的目标是使用K-最近邻（K近邻），ARIMA和神经网络模型分析Google股票数据集（查看文末了解数据获取方式）预测Google的未来股价，然后分析各种模型。 视频：K近邻KNN算法原理与R语言结合新冠疫情对股票价格预测 K-最近邻（K近邻）是一种用于回归和分类的监督学习算法。K近邻 试...
数据分享|R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标
原文链接:http://tecdat.cn/?p=27515 建立重庆市经济指标发展体系，以重庆市一小时经济圈作为样本，运用因子分析方法进行实证分析，在借鉴了相关评价理论和评价方法的基础上，本文提取出经济规模、人均发展水平、经济发展潜力、3个主因子，从重庆市统计年鉴选取8个指标构成的指标体系数据（查看文末了解数据获取方式）对重庆市38个区县经济发展基本情况的八项指标...
数据分享|R语言Bootstrap、百分位Bootstrap法抽样参数估计置信区间分析通勤时间和学生锻炼数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27505 本文展示了如何使用 R 构建Bootstrap自举置信区间的示例。还强调了 R 包 ggplot2 用于图形的用途。但是，在学习Bootstrap程序和 R 语言时，学习如何在没有包的情况下从头开始应用Bootstrap程序有助于更好地理解 R 的工作原理并加强对Bootstrap的概念理解。 具有...
数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22262 在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）。但在实际生活中，有更多的观察值，更多的解释变量。随着两个以上的解释变量，它开始变得更加复杂的可视化。 数据 我们使用心脏病数据（查看文末了解数...
R语言用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24647 背景和定义 线性混合模型假设 N 个受试者的群体是同质的，并且在群体水平上由独特的曲线 Xi(t)β 描述。相比之下，潜在类别混合模型在于假设人口是异质的，并且由 G 潜在类别的受试者组成，其特征是 G 平均轨迹曲线。 ...
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...
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