一、数学基础1、似然函数概率（probability）：描述已知参数时的随机变量的输出结果；似然函数（likelihood）：用来描述已知随机变量输出结果时，未知参数的可能取值。似然函数和密度函数是完全不同的两个数学对象，前者是关于的函数，后者是关于的函数。2、高斯分布数学期望（mean）：试验中，每次可能结果的概率乘以其结果的总和。（伯努利）大数定律：当试验次数足够多时，事件发生的频率无穷接近于
6.3.7 计算实例例 6.9 某大型牙膏制造企业为了更好地拓展产品市场，有效地管理库存，公司董事会要求销售部门根据市场调查，找出公司生产的牙膏销售量与销售价格，广告投入等之间的关系，从而预测出在不同价格和广告费用下销售量。为此，销售部门的研究人员收集了过去30个销售周期（每个销售周期为4周）公司生产的牙膏的销售量、销售价格、投入的广告费用，以及周期其他厂家生产同类牙膏的市场平均销售价格，如表6.
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2023-06-21 19:22:16
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15作者简介okajun1. 一元线性回归同样，我们仍然使用R中自带的women数据集，来看一下数据样式：1.1 数据探索首先做散点图查看数据的分布情况：plot(women$height, women$weight,
xlab = "Height (in inchs)", ylab = "Weight (in pounds)")可以看到散点分布呈现线性规律，说明适合构建线性回归方程。1
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2024-08-28 22:09:09
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多元线性回归多元线性回归的核心问题：应该选择哪些变量？？？RSS（残差平方和）与R2 (相关系数的平方)选择法：遍历所有可能的组合，选出使RSS最小，R2 最大的模型。AIC（Akaike Information Criterion）准则与BIC（Bayesian Information Criterion）准则AIC = n ln (RSSp/n)+2p其中：n
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2023-06-21 16:41:08
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1.读入数据，R-STUDIO直接有按钮，否则就> zsj
read.csv("D:/Paper/data/zsj.csv")数据一般从excel的CSV或者txt里读取，实现整理好以符合R的数据框的结构ps1：这块有很多包提供从不同来源读取数据的方法，笔者还得慢慢学。。2.画相关图选择回归方程的形式> plot(Y~X1);abline(lm(Y~X1))
> plot(Y~
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2023-05-24 15:16:00
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1.读入数据，R-STUDIO直接有按钮，否则就
> zsj <- read.csv("D:/Paper/data/zsj.csv")
数据一般从excel的CSV或者txt里读取，实现整理好以符合R的数据框的结构
ps1：这块有很多包提供从不同来源读取数据的方法，笔者还得慢慢学。。
2.画相关图选择回归方程的形式
>
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2023-06-25 13:12:29
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逐步回归分析是以AIC信息统计量为准则，通过选择最小的AIC信息统计量，来达到删除或增加变量的目的。R语言中用于逐步回归分析的函数step()，drop1()，add1()。#1.载入数据 首先对数据进行多元线性回归分析tdata<-data.frame(
x1=c( 7, 1,11,11, 7,11, 3, 1, 2,21, 1,11,10),
x2=c(26,29,56,3
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2023-08-17 16:36:14
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2.3 多元线性回归只要有多于一个输入特征，并且要构建一个线性回归模型，我们就处于多元线性回归的领域了。具有k个输入特征的多元线性回归模型的一般方程如下所示：y＝kxk＋k-1xk-1＋…＋1x1+0＋关于模型和误差分量的假设还是和简单线性回归的一样，记住，因为现在有了超过1个的输入特征，我们假设它们是相互独立的。我们在讲解多元线性回归时不会再使用模拟数据，而是要分析两套实际环境下的数据集。2.3
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2023-07-21 18:41:09
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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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打开命令行窗口，运行C:\soft\R\bin\Rscript.exe D:\test\total.txt sink(file = "D://test//totalResult.txt",append = FALSE,type = c("output","message"),split = FALS ...
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2021-10-27 14:26:00
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留存率预测（利用T值调整）本文为《R语言游戏数据分析与挖掘》学习笔记，仅作分享。 由于由幂函数拟合得到的留存率曲线过于平滑，而现实数据往往会出现锯齿状，由幂函数预测得到的数据在后期会出现预测误差较大等情况，且后期预测值大于实际值。如图所示：故可类比回归分析加权重系数的方法，添加T值对预测值进行调整。 由经验可知：T值分布如下：故可借鉴上文方法，进行预测，再将预测值乘以对应的T值，便可得到调整后的预
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2024-03-26 06:42:06
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18 多元回归与模型回归1.总体多元回归的定义2.多元回归的指标我们说它的残差是 %y-\hat{y}$，。在一元线性回归中，我们说这是实际数据点与回归线之间的垂直距离，在多元回归中，我们说这是数据点和回归平面（或超平面）之间的垂直距离。此外，3类平方和还有R方依然可以使用： 我们给出方差分析表： （测试统计F） 看R方的变化，只要有新的预测变量加入模型时，R2的值总是会上升。如果新变量是
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2024-02-10 20:20:06
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logistic 回归Logistic 回归（ Logistic regression ）是统计学习中的经典分类方法，和最大熵模型一样同属于对数线性模型是一种概率型非线性回归模型，也是一种广义线性回归（ Generalized linear model ），因此与多元线性回归分析有很多相同之处,它们的模型形式基本上相同，都具有 w’x+b ，其中 w 和 b 是待估计的参数，其区别在于它们的因变量
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2023-11-14 03:04:41
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1、线性回归的主要思想就是通过历史数据拟合出一条直线，用这条直线对新的数据进行预测。（例如：位于线性函数两边的分别为A.B类）2、现实世界中的影响因素很多，因此我们需要使用多元线性函数来描述一个事件（结果）3、多元线性函数：研究二分类观察结果y与一些影响因素（x1,x2,x3,…,xn）之间关系的一种多变量分析方法，例如医学中根据病人的一些症状来判断它是否患有某种病。4、多元线性回归公式： 5、s
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2023-10-10 08:42:12
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医学研究中经常遇到分类型变量 二分类变量： 生存与死亡 有病与无病 有效与无效 感染与未感染 多分类有序变量： 疾病程度(轻度、中度、重度) 治愈效果(治愈、显效、好转、无效) 多分类无序变量： 手术方法(A、B、C) 就诊医院(甲、乙、丙、丁) 医学研究者经常关心的问题 哪些因素导致了人群中有的人患胃癌而有的人不患胃癌? 哪些因素导致了手术后有的人感染，而有的人不感染？ 哪些因素导致了某种治疗方
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2023-09-07 21:00:33
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广义线性模型（Generalized Linear Model）之二：Logistic回归一、引入：多元线性回归模型二、Logistic回归模型三、非条件logistic回归模型（一）介绍（二）模型的建立与检验（三）R程序例1. 病例对照研究例2. 危险因素的交互影响四、条件logistic回归模型（一）介绍（二）R程序例3. 病例对照研究 当通过一系列连续型和/或类别型预测变量来预测二值型结果
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2023-11-11 09:48:17
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多元线性回归1.估计系数(estimating coefficient)选择Beta0，Beta1使残差平方和最小。Bj 解释为在所有其他预测变量保持不变的情况下，Xj增加一个单位对Y产生的平均效果。“在将温度变量纳入模型之后，同时用冰激凌销量和温度对鲨鱼攻击量建立多元回归模型，与直觉相符的结论才能产生出来，冰激凌销量这一预测变量变得不再显著”————解释了多元线性回归优于简单线性回归的原因。2.
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2023-12-31 13:42:32
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多元回归是线性回归到两个以上变量之间的关系的延伸。 在简单线性关系中，我们有一个预测变量和一个响应变量，但在多元回归中，我们有多个预测变量和一个响应变量。多元回归的一般数学方程为 -y = a + b1x1 + b2x2 +...bnxn以下是所使用的参数的描述 - y是响应变量。a，b1，b2 … bn是系数。x1，x2，… xn是预测变量。我们使用R语言中的lm()函数创建回归模型。模型使用输
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2024-02-03 06:25:26
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上一篇基本是东拼西凑的，（根本原因是我自己没吃透Logistic回归） 今天再来谈谈吧，首先我就不对Logistic回归进行定义的解释的。但是需要强调的一点就是Logistic回归的功能。我们必须要知道它是用来干啥的，上一篇也有提到它就是用来搞二分类使的，就像咱们计算语言似的，最开始只有“0”“1”，我们利用Logistic回归就是将这两个玩意给分开。但是说到本质，它却又是回归，对吧之前讲过线性回
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2023-12-14 09:40:00
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有没有想过拥有预测未来的能力？也许你想要根据偶然获得的信息来评估股票的表现如何。或者你想要得知洗澡频次、养猫的数量多少和你的寿命长短是否存在关联。你还有可能想要弄清一天之内给母亲打电话超过三次的人是谁，一个对他人称呼为“哥们”的人和一个从未自己做过家务的人与高于平均离婚率之间是否有联系。 如果你确实想要得知这些问题，那么多元回归分析正可以帮助到你。多元回归分析由于分析多种信息之间存在的
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2024-03-23 08:48:23
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