数据挖掘经常遇到下面几个名词：SSE(和方差、误差平方和)：The sum of squares due to errorMSE(均方差、方差)：Mean squared errorRMSE(均方根、标准差)：Root mean squared errorR-square(确定系数)：Coefficient of determinationAdjusted R-square：Degree-of-f
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2024-06-22 11:52:27
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R语言计算线性回归的最小二乘估计全称：线性回归的最小二乘法（OLS回归），ordinary least square，字面翻译：普通最小平方；内容：包括三个部分：简单线性回归、多项式回归、多元线性回归；原理：最小二乘法，即使回归函数与实际值之差的平方和最小，来找出线性表达式的各个参数；R语言实现函数：lm()
使用方法：fit<-lm(y~x1+x2……+xn,data)表达式说明如下：符号
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2023-06-25 13:41:47
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R语言参数估计目录R语言参数估计1.R语言点估计1.1定义1.2 例题2.R语言正态总体均值区间评估2.1定义2.2方差已知时，求置信区间2.2.1自定义函数2.2.2例题2.3方差未知时，求置信区间2.3.1调用内置函数t.test()2.3.2例题3.R语言单正态总体方差区间评估3.1定义3.2自定义函数3.3 例题4.R语言双正态总体均值差区间评估4.1定义4.2两方差均已知时，求
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2023-09-19 12:22:46
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目录四、参数估计4.1 矩估计和极大似然估计法4.1.1 矩估计4.1.2 极大似然估计单参数 optimize( )多参数 optim( ) 、nlm( )4.2 单正态总体参数的区间估计4.2.1 均值μ的区间估计4.2.2 方差σ^2^的区间估计4.3 两正态总体参数的区间估计4.3.1 均值差μ1-μ2的置信区间4.3.2 两方差比的置信区间4.4 单总体比率p的区间估计4.5 两总体比
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2023-08-02 09:24:16
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作者：herain R语言中文社区专栏作者前言问天问地不如问知乎：【 主成分分析偏向统计技术，小白可以跳过】天地不仁，以万物为刍狗，天地没有闲工夫关心的单身那件小事；所以答案在知乎，同是天涯沦落人，感谢知乎好心人。一起看看知友的回答吧。本文纲目：1.数据来源简述2.数据的简单描述2.1 亮眼高赞的回答2.2 数据的总体描述2.3 R制作关键词词频图3.主成分分析实战3.1 ，巧妙的数据
极大似然估计（直接上典例）R代码library(MASS);attach(geyser);hist(waiting,freq = F)
#
mnf<-function(pa,data){
x<-dnorm(data,pa[2],sqrt(pa[4]))
y<-dnorm(data,pa[3],sqrt(pa[5]))
pdf=pa[1]*x+(1-pa[1])*y
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2023-08-08 09:47:19
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极大似然估计(MLE，Maximum Likelihood Estimation)概率模型的训练过程就是参数估计的过程，最大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。假设:所有的采样都是服从独立同分布； 由上可知最大似然估计的一般求解过程：写出似然函数；对似然函数取对数，并整理；求导数 ；解似然方程极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计
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2024-06-05 05:52:45
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今天在研究点云分割的时候终于走完了所有的传统路子，走到了基于机器学习的分割与传统自底向上分割的分界点（CRF）算法。好吧，MIT的老教授说的对，其实你很难真正绕过某个问题，数学如是，人生也如是。---记我的机器学习之路1、机器学习 在之前的学习过程中，机器学习对我而言实在是洪水猛兽般的存在。很多玄玄乎乎的公式，算法，各种算法的名字一看就比较高级；如黑箱一般的过程；摸不清的物理意义；繁杂的公式
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2024-06-19 20:28:12
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随机算法 1. 蒙特卡罗模拟 蒙特卡罗（Monte Carlo）方法，又称随机抽样或统计试验方法，是以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用电子计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。① π的计算② 计算积分 y = x**2③ 排队上厕所问题 im
回归分析估计的估计区间r语言是一种多用于统计学和数据分析的工具，通过理解与实现这一过程，能够有效评估数据间的关系及其不确定性。本文将详细介绍如何在R语言中进行回归分析的估计区间的构建，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧及生态集成。
## 环境配置
首先，我们需要配置R环境以支持回归分析相关的库。在R中使用的常用库包括 `lmtest`, `ggplot2` 和 `dplyr`
# R语言中的S估计：一步步教你实现
在统计学中，S估计是一种用于估计模型参数的稳健方法。若你是一位刚入行的开发者，学习R语言中的S估计可能会让你感到有些困难。但别担心，本文将一步步引导你完成这一过程。
## 整体流程
以下是实现R语言S估计的总体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------
# 点估计在R语言中的实现
作为一名刚入行的小白，你可能对如何使用R语言进行点估计感到困惑。别担心，我将通过这篇文章，带你一步步了解点估计的实现过程。
## 点估计流程
首先，让我们通过一个表格来了解点估计的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入数据 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3 | 选择合适的统计模型 |
| 4
原创
2024-07-25 09:20:22
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# 使用R语言估计边的完整指南
在数据科学和统计学中，边的估计是网络分析的重要组成部分。今天，我们将学习如何使用R语言来估计边。本文将为你提供一个完整的流程，并逐步讲解每一步所需的代码。
## 流程概述
首先，我们需要明确我们将要做的事情。以下是实现“R语言 估计边”的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | **安装必要的R包** - 在R中一
原创
2024-11-02 04:52:37
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第五章 参数估计 学习《R语言与统计分析》（汤银才 主编）一书，整理第五章参数估计部分如下：5.1 矩法估计和极大似然估计5.1.1 矩法估计无固定的函数，矩估计需自行构造统计量，并计算相关数据例：X<-sample(c(1,0), 20, replace = T, prob = c(0.6, 0.4))
theta <- mean(X)
t <- theta/(1-theta
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2023-08-17 16:41:44
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对于确定性趋势的参数估计，大致有五种：常均值模型、线性模型、二次式模型、季节均值模型、余弦模型。虽然每种模型各有特点和要求，但对于参数求解，一般都是使用OLSE。其区别仅在与设计矩阵的构造。本文将介绍这五种模型参数估计的R语言自编程序的实现。 注： 1、本人最近正在学习《时间序列分析及应用》一书，本文的相关理论也来自于此书，水平有限，如有错误，还请多批评指正； 2、本文未贴出运行结果，有需要的
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2023-08-12 20:06:24
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对于时间序列数据，常常需要用ARIMA模型作出拟合。本文使用R语言对客运量数据作出ARIMA拟合，提供一个一般化的ARIMA模型模板。在开始前，安装并导入必要的包install.packages('fUnitRoots')#安装单位根检验包
library(fUnitRoots)
install.packages('tseries')
library(tseries)
install.packa
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2023-09-26 11:57:38
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6.1点估计及R实现6.1.1矩估计R中的解方程函数:函数及所在包：功能uniroot()@stats：求解一元（非线性)方程multiroot()@rootSolve：给定n个(非线性)方程，求解n个根uniroot.all()@rootSolve：在一个区问内求解一个方程的多个根BBsolve()@BB：使用Barzilai-Borwein步长求解非线性方程组uniroot(f,interva
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2023-08-12 22:46:24
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R语言数据分析系列之七 —— by comaple.zhang
回归分析建模是数据分析里面很重要的一个应用之一，即通过使用已有的自变量的值建立某种关系，来预测未知变量（因变量）的值。如果因变量是连续的那就是回归分析，如果因变量为离散的，可以理解为是分类。在机器学习算法中，不管是连续变量预测还是离散的变量预测，我们都称之为有监督学习。回归分析可以用来做广告点击率预测也可以用来做销量预
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2024-05-23 10:11:15
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1.非参数方法参数方法 VS 非参数方法总体的分布形式已知，而其中的某些参数未知，我们可以通过从总体中随机抽取样本，根据样本信息对总体参数进行估计和假设检验，这就是一般所说的参数方法总体的分布未知，或虽已知却不能用有限个参数刻画，这时要对总体的某些性质进行估计或假设检验，就要使用非参数方法注意：非参数方法并非绝对只能解决非参数问题，有些也适用于典型的参数问题对符合使用参数方法条件的数据，首选参数方
探索性数据分析（EDA）是数据项目的第一步。我们将创建一个代码模板来实现这一功能。简介EDA由单变量（1个变量）和双变量（2个变量）分析组成。在这篇文章中，我们将回顾一些我们在案例分析中使用的功能： ● 第1步：取得并了解数据；
● 第2步：分析分类变量； ● 第3步：分析数值变量； &
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2023-08-08 15:49:17
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