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”“
转载
2023-07-21 18:33:12
94阅读
R语言回归分析回归分析可以说是统计学的核心，它其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多个预测变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。通常，回归分析可以用来挑选与响应变量相关的解释变量，可以描述两者的关系，也可以生成一个等式，通过解释变量来预测响应变量。 最小二乘法回归是通过预测变量的加权和来预测量化的因变量，其中权重是通过数据估计而得的参数，目标是通过减
转载
2023-06-21 11:23:40
215阅读
R语言环境变量的设置环境设置函数为options()，用options()命令可以设置一些环境变量，使用help(options)可以查看详细的参数信息。1. 数字位数的设置，options(digits=n)，n一般默认情况下是7位，但实际上的范围是1~22，可以随意设置位数。#这个命令，可以把R的整数表示能力设为10位。
options(digits=10)2. 扩展包的安装，使用下面的命令，
转载
2023-07-11 10:49:59
145阅读
5.10 表5.6的数据是1968－1983年间美国与电话线制造有关的数据，各变量的含义如下： x1——年份； x2——国民生产总值（10亿美元）； x3——新房动工数（单位：1000）； x4——失业率（％）； x5——滞后6个月的最惠利率； x6——用户用线增量（％）； y——年电话销量（百万尺双线）。 （1）建立y对x2~x6的线性回归方程。 （2）用后退法选择自变量。 （3）用逐步回归法选
转载
2023-08-17 07:34:03
123阅读
R语言使用逻辑回归分类算法逻辑回归属于概率统计的分类算法模型的算法，是根据一个或者多个特征进行类别标号预测。在R语言中可以通过调用logit函数执行逻辑回归分类算法并预测输出概率。通过调用glm函数将family参数也就是响应分布指定为binominal（二项式），就是使用逻辑回归算法。操作同进述内容一样准备好训练数据集与测试数据集。fit = glm(churn ~ .,data = train
转载
2023-08-15 15:21:52
304阅读
有些情况下，预测变量中也会包含类别变量的情形。因此，本篇继续接前文多元线性回归的内容，通过一个简单示例展示带类别预测变量的线性回归在R语言中的计算方法，并解释结果中类别项的含义。示例数据示例数据、R代码等，可见网盘附件(提取码，24cr)：https://pan.baidu.com/s/1qdm6x4B1JtlBIOINPyBZyA附件“plant.txt”来自某项调查研究数据，测量了生长
转载
2023-10-19 22:15:10
83阅读
在本文中，逻辑logistic回归是研究中常用的方法,可以进行影响因素筛选、概率预测、分类等，例如医学研究中高通里测序技术得到的数据给高维变量选择问题带来挑战，惩罚logisitc回归可以对高维数据进行变量选择和系数估计，且其有效的算法保证了计算的可行性。方法本文介绍了常用的惩罚logistic算法如LASSO、岭回归。相关视频方法我们之前已经看到，用于估计参数模型参数的经典估计技术是使用最大似然
转载
2023-10-08 19:45:34
1207阅读
# R语言中的有序分类Logistic回归：后退法选择变量
## 简介
有序分类Logistic回归（Ordinal Logistic Regression）用于处理顺序性分类变量（如满意度评分：低、中、高）。通常情况下，我们面对多种可能的自变量，希望通过统计方法找到对因变量影响显著的变量。后退法（Backward Elimination）的变量选择是一个常用策略，可以在保留模型解释力的前提下
当涉及到二分类时，我们第一想到的就是logistic回归。前面也讲解过其他的二分类其的构建。本文主要分享logistic有关的二分类，无序多分类，有序多分类和条件logistic回归。本文因没有配图，略显枯燥，建议在运行本代码的过程中1.全神贯注，盯住每一个结果；2.建议对统计学知识有一个自学或复习，甚至建议各位朋友找到相关关于logistic回归的帖子或教材，配合着学习/理解，同时大家多多交流。
转载
2023-09-07 23:07:46
504阅读
在前一讲中，我们介绍了如何用多个预测变量（x）建立用于预测连续型数值的结果变量（y）的多元线性回归模型。例如，要预测血糖，根据在胰岛素水平和怀孕次数，模型方程式为Glucose = b0 + b1*Insulin + b2*Pregnancies，其中b0是截距；b1 和b2是分别与预测变量血压、怀孕次数和怀孕次数相关联的回归系数。上面的方程，也称为加法模型，仅研究预测变量的主要影响。它的前提条件
转载
2023-06-25 08:51:13
311阅读
# 教你如何在R语言中进行COX变量选择
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习在R语言中如何进行COX变量选择。COX模型是一种常用的生存分析模型，用于分析时间到达事件的概率。在进行COX模型分析时，选择合适的变量对结果的准确性和解释性至关重要。
## 整体流程
首先，让我们看一下整个COX变量选择的流程：
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER
原创
2024-07-09 04:17:30
34阅读
# R语言建模中的变量选择
在数据科学和统计建模中，变量选择是一个至关重要的步骤。变量选择的目的是从众多的候选变量中筛选出那些对模型预测结果贡献最大、最具解释力的变量。合理的变量选择不仅可以提高模型的性能，还能减少模型的复杂度，降低过拟合的风险。本文将重点介绍R语言中变量选择的几种常用方法，并提供代码示例以帮助理解。
## 变量选择的常用方法
在R语言中，有多种方法可以进行变量选择，包括：
Chapter 9 Linear Regression本篇是第九章，内容是回归分析（主要以线性回归为主）。回归分析是数理统计、数理分析中最基础（也可以说是最重要）的一个分析，所以这一章内容相对来说也较多。 Chapter 9 Linear Regression变量间的关系回归分析和简单线性回归分析1 回归分析2 简单线性回归分析利用回归方程进行估计和预测残差分析多元线性回归multiple reg
最近我们被要求撰写关于逻辑回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。相关视频：R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险
逻辑回归Logistic模型原理和R语言分类预测冠心病风险实例 ，时长06:48比如说分类变量为是否幸存、是因变量，连续变量为年龄、是自变量，这两者可以做相关分析吗？两者又是否可以做回归分析？ 我们考虑泰坦尼克号数据集，titanic = titan
转载
2023-08-24 09:43:09
109阅读
glmnet是由斯坦福大学的统计学家们开发的一款R包，用于在传统的广义线性回归模型的基础上添加正则项，以有效解决过拟合的问题，支持线性回归，逻辑回归，泊松回归，cox回归等多种回归模型 对于正则化，提供了以下3种正则化的方式ridge regression，岭回归lasso regression，套索回归elastic-net regression，弹性网络回归这3者的区别就
转载
2023-10-26 13:01:14
68阅读
我想说，你们真是太厉害了，向你们致敬！
逻辑回归，是一种分类学习方法。使用场景主要有两个：第一用来预测，第二寻找因变量的影响因素。 一 从线性回归到Logistic回归线性回归和Logistic回归都是广义线性模型的特例。假设有一个因变量y和一组自变量x1, x2, x3, ... , xn，其中y为连续变量，我们可以拟合一个线性方程： &
转载
2024-06-12 21:23:48
98阅读
# R语言cox回归分类变量
Cox回归是一种常用的生存分析方法，它可以用来评估一个或多个自变量对生存时间的影响。在R语言中，我们可以使用`survival`包来进行Cox回归分析。本文将介绍如何在R语言中使用Cox回归处理分类变量。
## Cox回归简介
Cox回归模型是一种半参数回归模型，它假设风险比（hazard ratio）是自变量的函数。在生存分析中，我们通常关心的是生存时间（Su
原创
2024-07-18 11:39:18
327阅读
R语言是一种用于统计分析和数据可视化的开源编程语言。在实际的数据分析中，经常会遇到一种情况，那就是需要将分类变量转化为虚拟变量并进行回归分析。本文将详细介绍如何在R语言中实现虚拟变量回归分析。
首先，我们来看一下整个实现过程的流程。可以用下表展示步骤：
| 步骤 | 内容 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入数据 |
| 2 | 将分类变量转化为虚拟变量 |
| 3 |
原创
2024-01-20 08:38:33
310阅读
# R语言滞后变量回归
## 导言
滞后变量回归是一种常用的时间序列分析方法，用于探索变量间的滞后关系。在R语言中，可以使用`lm()`函数进行滞后变量回归分析。本文将介绍滞后变量回归的原理、步骤以及代码示例，并说明如何解读回归结果。
## 原理
滞后变量回归是一种将自变量和因变量之间的滞后关系纳入考虑的回归分析方法。它假设因变量在时间上存在一定的滞后效应，即当前时刻的因变量值受到前几个时
原创
2023-09-09 07:14:40
884阅读
回归分析是一种非常广泛使用的统计工具，用于建立两个变量之间的关系模型。 这些变量之一称为预测变量，其值通过实验收集。 另一个变量称为响应变量，其值从预测变量派生。在线性回归中，这两个变量通过方程相关，其中这两个变量的指数（幂）为1.数学上，线性关系表示当绘制为曲线图时的直线。 任何变量的指数不等于1的非线性关系将创建一条曲线。线性回归的一般数学方程为 -y = ax + b以下是所使用的参数的描述
转载
2023-09-02 11:19:49
255阅读
