R语言非线性回归和广义线性模型：泊松、伽马、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂钠摄入数据|数据分享（上）
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33781 我们使用广义线性模型（Generalized Linear Models，简称GLM）来研究客户的非正态数据，并探索非线性关系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 GLM是一种灵活的统计模型，适用于各种数据类型和分布，包括二项分布、泊松分布和负二项分布等非正态分布。通过GLM，我们可以对非正...
R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化（下）
R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化（上）：https://developer.aliyun.com/article/1498749 具有固定缺陷地中海贫血的人患心脏病的可能性更高 ggplot(heartDiseaseData,...
R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化（上）
全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760 众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用，尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习可以在预测关键疾病（例如心脏病）的存在或不存在方面发挥重要作用（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 ...
R语言非线性方程数值分析生物降解、植物生长数据：多项式、渐近回归、米氏方程、逻辑曲线、Gompertz、Weibull曲线（下）
R语言非线性方程数值分析生物降解、植物生长数据：多项式、渐近回归、米氏方程、逻辑曲线、Gompertz、Weibull曲线（上）：https://developer.aliyun.com/article/1498728 对数方程 这确实是一个对数转化后的线性模型: ...
R语言非线性方程数值分析生物降解、植物生长数据：多项式、渐近回归、米氏方程、逻辑曲线、Gompertz、Weibull曲线（上）
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33742 在选择最佳拟合实验数据的方程时，可能需要一些经验。当我们没有文献信息时该怎么办？我们建立模型的方法通常是经验主义的。也就是说，我们观察过程，绘制数据并注意到它们遵循一定的模式（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 简介 ...
数据分享|R语言生态学种群空间点格局分析：聚类泊松点过程对植物、蚂蚁巢穴分布数据可视化
全文链接 :https://tecdat.cn/?p=33676 点模式分析（点格局分析）是一组用于分析空间点数据的技术。在生态学中，这种类型的分析可能在客户的几个情境下出现，但对数据生成方式做出了特定的假设，因此让我们首先看看哪些生态数据可能与点模式分析相关或不相关（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 哪些数据适用于点模式分析？ 点模式分析的最...
R语言用逻辑回归预测BRFSS中风数据、方差分析anova、ROC曲线AUC、可视化探索
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33659 行为风险因素监测系统（BRFSS）是一项年度电话调查。BRFSS旨在确定成年人口中的风险因素并报告新兴趋势（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 例如，调查对象被询问他们的饮食和每周体育活动、HIV/AIDS状况、可能的吸烟情况、免疫接种、健康状况、健康日数-与健康相关的生活质量、医疗保健获取...
R语言分析糖尿病数据：多元线性模型、MANOVA、决策树、典型判别分析、HE图、Box's M检验可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33609 Reaven和Miller（1979）研究了145名非肥胖成年人的葡萄糖耐量和胰岛素血液化学指标之间的关系。他们使用斯坦福线性加速器中心的PRIM9系统将数据可视化为3D，并发现了一个奇特的图案，看起来像是一个有两个翼的大斑点（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 背景 本文帮助客户使...
【视频】马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现|数据分享（下）
【视频】马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现|数据分享（上）：https://developer.aliyun.com/article/1498546 将x轴转换为对数坐标并显示另外30个随机方法： ...
【视频】马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现|数据分享（上）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=2687 在贝叶斯方法中，马尔可夫链蒙特卡罗方法尤其神秘（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 它们肯定是数学繁重且计算量大的过程，但它们背后的基本推理，就像数据科学中的许多其他东西一样，可以变得直观。这就是我的目标。 那么，什么是马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法？简短的回答是： ...
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