拓端小助手的博客_原创(39)

R语言中进行Spearman等级相关分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9501目录例数据简单图绘制结果图怎么做测试数据简单图本文展示了r语言中如何进行Spearman等级相关分析的例子。例Spearman等级相关的例子### --------------------------------------------------------------### Spe...

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原创 2021-05-12 14:08:55 1219 阅读

R语言曲线回归：多项式回归、多项式样条回归、非线性回归数据分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9508本文将使用三种方法使模型适合曲线数据：1）多项式回归；2）用多项式样条进行B样条回归；3）进行非线性回归。在此示例中，这三个中的每一个都将找到基本相同的最佳拟合曲线。多项式回归多项式回归实际上只是多元回归的一种特殊情况。对于线性模型（lm），调整后的R平方包含在summary（model）语句的输出中。...

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原创 2021-05-12 14:08:52 337 阅读

R语言对回归模型进行协方差分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9529目录怎么做测试协方差分析拟合线的简单图解模型的p值和R平方检查模型的假设具有三类和II型平方和的协方差示例分析协方差分析拟合线的简单图解组合模型的p值和R平方检查模型的假设怎么做测试具有两个类别和II型平方和的协方差示例的分析本示例使用II型平方和。参数估计值在R中的计算...

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原创 2021-05-12 14:08:50 452 阅读

R语言逐步多元回归模型分析长鼻鱼密度影响因素

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9564目录如何做多元回归逐步回归选择模型逐步程序定义最终模型方差分析预测值图检查模型的假设模型拟合标准将模型与似然比检验进行比较我从马里兰州生物流调查中提取了一些数据，以进行多元回归分析。数据因变量是每75米长的水流中长鼻鱼（Rhinichthys cataractae）的数量。自变量是河流流...

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原创 2021-05-12 14:08:47 388 阅读

R语言多重比较方法

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9578目录测试方法画图具有五个p值的多重比较示例画图测试方法R具有内置的方法来调整一系列p值，以控制按族分类的错误率或控制错误发现率。Holm，Hochberg，Hommel和Bonferroni的方法控制着家庭错误率。这些方法试图限制甚至一个错误发现的可能性（I型错误，在没有实际效果时错误地拒绝零假设），因...

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原创 2021-05-12 14:08:45 449 阅读 1收藏

R语言逻辑回归、方差分析、伪R平方分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9589目录怎么做测试假设条件并非所有比例或计数都适用于逻辑回归分析过度分散伪R平方测试p值Logistic回归示例模型拟合系数和指数系数方差分析伪R平方模型的整体p值标准化残差图绘制模型Logistic回归示例模型拟合系数和指数系数方差分析伪R平方模型的整...

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原创 2021-05-12 14:08:43 715 阅读

R语言析因设计分析：线性模型中的对比

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9649对比度可用于对线性模型中的处理进行比较。常见的用途是使用析因设计时，除析因设计外还使用控制或检查处理。在下面的第一个示例中，有两个级别（1和2）的两个处理（D和C），然后有一个对照处理。此处使用的方法是方差的单向分析，然后使用对比来检验各种假设。在下面的第二个示例中，对六种葡萄酒进行了测量，其中一些是红色，而有些是...

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原创 2021-05-12 14:08:31 233 阅读

使用R语言进行机制检测的隐马尔可夫模型HMM

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9686在本文中，将对“牛市”和“熊市”两个独立机制下的市场收益进行模拟。隐马尔可夫模型识别处于特定状态的概率。在概述了模拟数据的过程之后，将隐马尔可夫模型应用于美国股票数据，以确定基本机制。市场体制将隐马尔可夫模型应用于状态检测是棘手的，因为该问题实际上是无监督学习的一种形式。也就是说，没有“基础事实”或标记数据可在其上“训...

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原创 2021-05-12 14:08:28 179 阅读

R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、广义相加模型GAM分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9706总览在这里，我们放宽了流行的线性技术的线性假设。有时线性假设只是一个很差的近似值。有许多方法可以解决此问题，其中一些方法可以通过使用正则化方法降低模型复杂性来解决。但是，这些技术仍然使用线性模型，到目前为止只能进行改进。本文本专注于线性模型的扩展… 多项式回归这是对数据提供非线性拟合的简单方法。阶...

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原创 2021-05-12 14:08:25 1463 阅读

R语言动态可视化：制作历史全球平均温度的累积动态折线图动画gif视频图

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9766在某些情况下，你可能希望通过在每帧中添加数据并保留先前添加的数据来进行动画处理。现在，我们将通过制作点线图的动画来探索。以下是制作图表静态版本的代码：# load datawarming <- read_csv("warming.csv")# draw chartwarming_plot <- ...

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原创 2021-05-12 14:08:23 714 阅读

R语言大数据分析纽约市的311万条投诉统计可视化与时间序列分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9800介绍本文并不表示R在数据分析方面比Python更好或更快速，我本人每天都使用两种语言。这篇文章只是提供了比较这两种语言的机会。本文中的数据每天都会更新，我的文件版本更大，为4.63 GB。CSV文件包含纽约市的311条投诉。它是纽约市开放数据门户网站中最受欢迎的数据集。数据工作流程...

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原创 2021-05-12 14:08:20 169 阅读

如何用r语言制作交互可视化报告图表

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9832dygraph(lungDeaths) %>% dySeries("mdeaths", label = "Male") %>% dySeries("fdeaths", label = "Female") %>% dyOptions(stackedGraph = TRUE) %>% dy...

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原创 2021-05-12 14:08:18 225 阅读

R语言无监督学习：PCA主成分分析可视化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9839总览在监督学习中，我们通常可以访问n个观测值的p个特征集，并在相同观测值上测得的Y。无监督学习是一组没有相关的变量 Y的方法。在这里，我们重点介绍两种技术…主成分分析：用于数据可视化或在其他监督学习方法之前进行预处理的工具。聚类：发现数据中未知组的方法。无监督学习的挑战通常，无监督学习比主观...

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原创 2021-05-12 14:08:16 306 阅读

R语言基于树的方法：决策树，随机森林，Bagging，增强树

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9859概观本文是有关基于树的回归和分类方法的。用于分割预测变量空间的分割规则可以汇总在树中，因此通常称为决策树方法。树方法简单易懂，但对于解释却非常有用，但就预测准确性而言，它们通常无法与最佳监督学习方法竞争。因此，我们还介绍了装袋，随机森林和增强。这些示例中的每一个都涉及产生多个树，然后将其合并以产生单个共识预...

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原创 2021-05-12 14:08:13 486 阅读

R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9913概述和定义在本课程中，我们将考虑一些线性模型的替代拟合方法，除了通常的普通最小二乘法。这些替代方法有时可以提供更好的预测准确性和模型可解释性。预测精度：线性，普通最小二乘估计将具有低偏差。OLS也表现良好， n >> p。但是，如果 n 不比p大很多，则拟合可能会有很多可变性，从而导致拟合过度...

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原创 2021-05-12 14:08:11 456 阅读

R语言使用最优聚类簇数k-medoids聚类进行客户细分

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9997k-medoids聚类简介k-medoids是另一种聚类算法，可用于在数据集中查找分组。k-medoids聚类与k-means聚类非常相似，除了一些区别。k-medoids聚类算法的优化功能与k-means略有不同。在本节中，我们将研究k-medoids聚类。k-medoids聚类算法有许多不同类型的算法可以执行k-medo...

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原创 2021-05-12 14:08:07 430 阅读

R语言中使用多重聚合预测算法（MAPA）进行时间序列分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=10016这是一个简短的演示，可以使用该代码进行操作。使用MAPA生成预测。> mapasimple(admissions) t+1 t+2 t+3 t+4 t+5 t+6 t+7 t+8 t+9 t+10 t+11 ...

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原创 2021-05-12 14:07:54 295 阅读

R语言逻辑回归预测分析付费用户

原文链接：http://tecdat.cn/?p=967对于某企业新用户，会利用大数据来分析该用户的信息来确定是否为付费用户，弄清楚用户属性，从而针对性的进行营销，提高运营人员的办事效率。对于付费用户预测，主要是思考收入由哪些因素推动，再对每个因素做预测，最后得出付费预测。这其实不是一个财务问题，是一个业务问题。流失预测。这方面会偏向于大额付费用户，提取额特征向量运用到应用场...

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原创 2021-05-12 14:07:51 236 阅读

R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=10067教育或医学的标准情况是我们有一项连续的措施，但随后我们对那些具有临床/实践意义的措施有了切入点。一个例子是BMI。您可能有一个成绩测试，合格分数为70。研究人员有时可能会对30岁以上的BMI建模感兴趣，或者对通过/失败作的结果感兴趣。实质性问题通常落在对某人超过/低于此临床上显着阈值的概率进行建模的范畴之内。因此，我们将连续测量结果分...

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原创 2021-05-12 14:07:49 175 阅读

R语言关于回归系数的解释

原文链接：http://tecdat.cn/?p=10076除非我们打算提出因果主张，否则我们应该像描述虚拟变量那样解释连续变量的回归系数。一条有用建议是，以预测的方式解释回归系数。要了解它们的含义，让我们考虑一个示例。预测学生表现hsb <- read.csv("datasets/hsb_comb_full.csv")names(hsb)[1]...

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原创 2021-05-12 14:07:46 225 阅读

R语言中的Theil-Sen回归分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=10080Theil-Sen估计器是一种在社会科学中不常用的简单线性回归估计器。三个步骤：在数据中所有点之间绘制一条线计算每条线的斜率中位数斜率是回归斜率用这种方法计算斜率非常可靠。当误差呈正态分布且没有异常值时，斜率与OLS非常相似。有几种获取截距的方法。如果关心回归中的截距，那么知道软件在做什么是...

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原创 2021-05-12 14:07:44 1699 阅读

R语言在不同样本量下的Little's MCAR检验

原文链接：http://tecdat.cn/?p=10134我进行一个小型仿真，以在不同样本量下测试Little的MCAR检验1。我可以研究线性回归中的异方差。我能够找到一些使用Little's MCAR检验的小样本研究人员的例子，因此我进行了仿真。library(BaylorEdPsych)library(simglm)library(ggplot2)library(dplyr)...

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原创 2021-05-12 14:07:41 224 阅读

R语言基于协方差的SEM结构方程模型中的拟合指数

原文链接：http://tecdat.cn/?p=10165在实践中，因子负载较低（或测量质量较差）的模型的拟合指数要好于因子负载较高的模型。例如，如果两个模型具有相同的错误指定级别，并且因子负载为.9的模型的RMSEA可能高于.2，而因子负载为.4的模型的RMSEA可能小于.05。本文包含一些图表，可以非常清楚地传达这些结果。AFIs是拟合指数的近似优度，其中包括R...

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原创 2021-05-12 14:07:39 283 阅读

R语言使用Rasch模型分析学生答题能力

原文链接：http://tecdat.cn/?p=10175几个月以来，我一直对序数回归与项目响应理论（IRT）之间的关系感兴趣。在这篇文章中，我重点介绍Rasch分析。

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原创 2021-05-12 14:07:36 377 阅读

R语言使用二元回归将序数数据建模为多元GLM

原文链接：http://tecdat.cn/?p=10204用于分析序数数据的最常见模型是逻辑模型。本质上，您将结果视为连续潜在变量的分类表现。此结果的预测变量仅以一种方式对其产生影响，因此为每个预测变量获得一个回归系数。但是该模型有几个截距，它们代表将变量切分以创建观察到的分类表现的点。就像在普通回归模型中一样，每个预测变量都会以一种方式影响结果，这就是比例赔率假设或约束。或者...

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原创 2021-05-12 14:07:33 245 阅读

R语言异方差回归模型建模：用误差方差解释异方差

原文链接：http://tecdat.cn/?p=10207在社会科学中将OLS估计应用于回归模型时，其中的一个假设是同方差，我更喜欢常误差方差。这意味着误差方差没有系统的模式，这意味着该模型在所有预测级别上都同样差。异方差性是同方差性的补充，不会使OLS产生偏差。如果您不像社会科学中的大多数人那样关心p值，那么异方差性可能不是问题。计量经济学家已经开发出各种各样的异方差一致...

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原创 2021-05-12 14:07:30 276 阅读

R语言中的生存分析Survival analysis晚期肺癌患者4例

原文链接：http://tecdat.cn/?p=10278第1部分：生存分析简介本演示文稿将介绍生存分析，参考：Clark, T., Bradburn, M., Love, S., & Altman, D. (2003). Survival analysis part I: Basic concepts and first analyses. 232-23...

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原创 2021-05-12 14:07:20 1540 阅读

R语言中小样本违反异方差性的线性回归

原文链接：http://tecdat.cn/?p=10408在小样本中，当需要考虑异方差时wild bootstrap，R 包中的实现是一个不错的选择。今天，在多元回归实验时，我向客户展示了标准残差与标准预测变量图SPSS可以提供的内容。这是我们通常用来评估同方差的图。我创建的补充R材料包括如何使用该程序包获得异方差一致性标准错误（HCSE）。我在课上提到有些人建议默认使用HCS...

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原创 2021-05-12 14:07:15 260 阅读

R语言基于协方差的结构方程拟合的卡方检验

原文链接：http://tecdat.cn/?p=10426在评估结构方程模型的拟合，很常见的应用是研究χ2进行测试，因为在给定足够大的样本量的情况下，它几乎总会检测出模型与数据之间的统计上的显着差异。因为，我们的模型几乎总是数据的近似值。如果我们的模型的协方差矩阵实际上匹配抽样变异中的样本协方差矩阵，该χ2无论样本量多大，该检验在统计学上均无统计学意义。因为到大样本量，从业人员往往依赖...

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原创 2021-05-12 14:07:13 193 阅读

R语言使用贝叶斯层次模型进行空间数据分析

介绍在本节中，我将重点介绍使用集成嵌套拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。可以估计贝叶斯层次模型的后边缘分布。鉴于模型类型非常广泛，我们将重点关注用于分析晶格数据的空间模型。数据集：纽约州北部的白血病为了说明如何与空间模型拟合，将使用纽约白血病数据集。该数据集记录了普查区纽约州北部的许多白血病病例。数据集中的一些变量是：Cases：1978-1982年期间的...

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原创 2021-05-12 14:07:11 951 阅读

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