介绍了一元线性回归的基础知识，并通过R语言进行实现。
高尔顿被誉为现代回归的创始人，"回归效应"的发现源于高尔顿的豌豆遗传试验。在这个试验中，高尔顿发现，并非尺寸大的豌豆，其后代尺寸也大，尺寸小的豌豆，其后代尺寸也小。而是具有一种不同的趋势，即尺寸大的豌豆趋向于得到尺寸更小的子代，而尺寸小的豌豆趋向于得到尺寸更大的后代。高尔顿把这一现象称为"返祖"，后来
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2023-08-13 07:59:10
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我们在这里讨论所谓的“分段线性回归模型”，因为它们利用包含虚拟变量的交互项读取数据data=read.csv("artificial-cover.csv")查看部分数据head(data)
## tree.cover shurb.grass.cover
## 1 13.2 16.8
## 2 17.2 21.8
##
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2023-10-18 11:40:25
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《实用回归分析》 何晓群第五章 第五章介绍的自变量选择与逐步回归，下面以课后习题的5.10，介绍这两种方法在R语言中的实现和分析。 数据集1968-1983年美国与电话线制作有关的数据如下： 其中:5.10建立y对的线性回归方程。代码如下：rm(list = ls())
setwd("C:/Users/Administrator/Desktop")
data5.6 <- read.csv(
文章目录回归分析*问题提出*一、 一元线性回归二、一元线性回归的参数估计1. 普通最小二乘估计（OLS）2. 极大似然估计(MLE)3.随机误差项μ的方差σ^2的估计二、一元线性回归模型的检验1. 拟合优度检验（R^2）2. 解释变量的显著性检验（t test）三、 一元线性回归的预测1. 点预测2. 区间预测四、 多元线性回归分析1. 模型估计2. 模型检验3. 模型预测 提示：以下是本篇文章
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2023-08-16 20:21:43
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在Cox比例风险模型（考克斯，1972年）基本上是常用的统计在医学研究调查的患者和一个或多个预测变量的存活时间之间的关联回归模型。在本文中，我们将描述Cox回归模型，并提供使用R软件的实例。需要进行多元统计建模在临床研究中，有许多情况下，几个已知量（称为协变量）可能影响患者。统计模型是一个经常使用的工具，可以同时分析多个因素的生存情况。另外，统计模型提供了每个因素的效应大小。Cox比例风险模型的基
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2023-07-04 20:58:49
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题目描述目录一、身高体重1.身高和体重的散点图（先肉眼观察来判断使用什么模型）2.画出拟合后的线性函数与散点图背景对比3.对该模型的分析4.置信区间分析和假设检验5.多图像分析二、不良贷款 三、污染1.以二氧化硫排放量（吨）为因变量2.氮氧化物排放量（吨）为因变量 编辑3.烟（粉）尘排放量（吨）一、身高体重1.身高和体重的散点图（先肉眼观察来判断使用什么模型）我们可以看到体重和
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2023-08-11 15:34:09
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0X01 前言变量之间关系可以分为两类：函数关系：反映了事务之间某种确定性关系相关关系：两个变量之间存在某种依存关系，但二者并不是一一对应的；反映了事务间不完全确定关系；相关系数(r)可以衡量这种相关关系。r的取值范围是[-1,1]，r=1表示完全正相关！r=-1表示完全负相关！r=0表示完全不相关。为什么要对相关系数进行显著性检验？1)实际上完全没有关系的变量，在利用样本数据进行计算时也可能得到
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2023-11-08 19:42:15
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因为学校课程的需要不得不跳步整理，R语言其他部分只能等毕业有空再整理了。我发现代码这种东西，除了需要考试的时候看基础，其余情况都得“见风使舵”哈哈哈。气其实回归，就是变量与变量之间关系的量化。插入一个图片 如图，就是回归的各种方法，具体的应该在各种相关教科书里面有，这里不针对数学展开了。OLS使用情形OLS是通过预测变量（x）的加权和来预测量化的因变量（y）其实主要的情形就是“关系”“
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2023-07-21 18:33:12
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使用R语言对"教师经济信息"进行逻辑回归分析 （1）按3:1的比例采用简单随机抽样方法，创建训练集和测试集 （2）用训练集创建逻辑回归模型 （3）用测试集预测贷款结果，并用table统计分类的最终结果 （4）计算 评价指标：总体准确率、准确（分类）率、误分类率、正例的覆盖率、正例的命中率、负例的命中率 （5）采用逐步寻优法后，重新用测试集预测贷款结果，并评估模
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2023-09-02 10:48:13
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一、数据探索阶段
1、了解变量类型
做回归分析前，了解数据集是怎样的？那些是数值型变量，那些是分类变量，这一步是相当重要的。
r代码：
> class(mydata$Middle_Price)
[1] "numeric"
> class(mydata$MPG.city.)
[1] "factor"
另外我
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2023-07-07 22:16:40
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回归分析数据准备数据基本信息建立回归模型建立回归方程预测数值回归方程可视化散点图加拟合回归方程诊断完整代码 回归分析它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。【该分析完整代码附于文章末】 数据准备首先加
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2023-09-15 18:43:58
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2.3 算法家族在机器学习领域中有大量的算法，并且每年都有越来越多的算法被设计出来。在这个领域中有大量的研究，因此算法列表在不断地增加。并且，算法的使用越多，算法的改进也就越多。机器学习是一个工业和学术共同发展的领域。但是，正如蜘蛛侠被告知的“力量越大责任越大”一样，你应该也能理解掌握机器学习带来的责任。面对如此之多可用的算法，有必要了解它们是什么，适用于何种情况。在起初或许会感到无所适从和困惑，
R语言多元分析系列之一：主成分分析
主成分分析（principal components analysis， PCA）是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标（第二主成分）上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的
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2023-08-25 12:54:36
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在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测，例如预测房价、身高、GDP、学生成绩等，发现这些被预测的变量都属于连续型变量。然而有些情况下，被预测变量可能是二元变量，即成功或失败、流失或不流失、涨或跌等，对于这类问题，线性回归将束手无策。这个时候就需要另一种回归方法进行预测，即Logistic回归。一、Logistic模型简介Logistic回归模型公式如
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2023-06-16 20:30:53
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logistic是一种线性分类器，针对的是线性可分问题。利用logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有的数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。这里的“回归”一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集，因此，logistic训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化方法.例如：在两个类的情况下，函数输出0或1，这个函数就是二值型分类器的sigmoid函数； &n
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2023-12-09 13:14:35
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学会用R做回归分析在统计学中，回归分析（regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。线性回归（Linear Regression）线性回归应该是最常用的回归
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2023-08-17 16:34:57
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多元相关与回归分析1.数据描述2.调入数据3.多元相关分析3.1 多元数据散点图3.2 多元数据相关系数矩阵3.3 多元数据相关系数检验4.多元回归分析4.1 求多元线性回归方程4.2 回归方程的显著性检验（F检验）4.3 回归系数的显著性检验（t检验）5. 多元回归变量选择。分别利用向前引入法，向后剔除法和逐步筛选法进行变量选择，建立最优回归模型 1.数据描述略2.调入数据操作步骤：Case3
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2023-07-07 14:40:12
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2.8 小结在本章，我们学习了线性回归，这是一种让我们能在有监督学习环境下拟合线性模型的方法，在这种环境下，我们有一些输入特征和一个数值型的输出。简单线性回归是对只有一个输入特征的情况的命名，而多元线性回归则描述了具有多个输入特征的情况。线性回归是解决回归问题很常用的第一步骤。它假定输出是输入特征的线性加权组合，再加上一个无法化简、符合正态分布、具有0均值和常数方差的误差项。这种模型也假设特征是相
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2023-08-08 11:25:51
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实现R语言bootstrap回归分析的步骤如下：
1. 数据准备
在进行bootstrap回归分析之前，首先需要准备好数据。数据可以通过读取外部文件（如CSV文件）或直接创建数据框的方式进行导入。假设我们的数据包含一个自变量x和一个因变量y，可以使用以下代码读取数据：
```R
# 读取CSV文件
data
原创
2023-12-29 07:13:22
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# R语言回归分析estimate实现流程
## 1. 简介
回归分析是统计学中一种常用的数据分析方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。在R语言中，可以使用多种函数来进行回归分析，其中包括 `lm()` 函数用于线性回归分析。在本文中，我将向你介绍如何使用R语言进行回归分析estimate。
## 2. 流程图
下面是回归分析estimate的实现流程图：
```mermaid
seq
原创
2024-01-22 06:17:47
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