回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。lm()函数说明lm(formula, data, subset, weights, na.action, method = "qr", model = TRUE, x = FALSE, y = FALSE, qr = TRUE, singular.ok = TRUE, contrasts = NULL, off
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2023-06-25 08:50:32
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R语言是一种非常强大的统计分析和数据可视化工具，可以用来拟合各种类型的回归模型。在本文中，我将向你介绍如何使用R语言来拟合二次回归模型。
首先，让我们来看一下整个流程，并用表格展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 导入数据 |
| 2. | 创建模型 |
| 3. | 拟合模型 |
| 4. | 输出结果 |
| 5. | 可
原创
2023-12-27 04:36:31
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## R语言多项式回归模型拟合
### 1. 引言
多项式回归是一种回归分析方法，用于描述自变量与因变量之间的非线性关系。与线性回归不同，多项式回归可以通过引入高次项来拟合更复杂的数据模式。R语言提供了丰富的函数和工具，使得多项式回归模型的拟合变得简单和高效。
本文将介绍如何使用R语言进行多项式回归模型的拟合，并通过代码示例进行讲解。
### 2. 数据准备
首先我们需要准备一组数据用于
原创
2023-09-10 07:24:53
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一、回归算法1.1 一元线性回归 最小二乘法：通过使因变量的真实值和估计值之间的离差平方和达到最小来求 β0 和 β1 1.2 多元回归（今天先略过） 通过矩阵来求解最小二乘法 二、回归算法相关函数使用 R 自带的 women 数据集一元线性回归# 模型创建
fit1 = lm(weight~.,data=women) #
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2023-07-24 18:45:20
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前言：学习《机器学习实战》这本书到现在，这一章节算是数学理论较多的，也很高兴自己能通过搜索资料和学习他人博客推导出运算公式并了解代码含义，对自己而言也是一个小的突破，继续写下机器学习博客记录。Logistic回归回归：假设有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合的过程就称为回归。拟合：形象上说就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来，因为这条曲线有无数
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2024-04-28 14:59:52
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# 使用R语言寻找拟合模型的完整指南
在数据科学和统计分析中，寻找合适的拟合模型是一个非常重要的步骤。本篇文章将指导初学者如何使用R语言进行模型拟合的过程。本文将分为几个步骤，提供必要的代码和解释，最后我们还将绘制相应的关系图和旅行图，以便更直观地理解整个流程。
## 整体流程
为了更好地理解拟合模型的流程，我们将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
基础理论： 线性回归模型是一个简单而有效的模型，曾经在过去的一个世纪中在统计界得到主要的应用。 Yi（i=1,…n）是响应随机变量，（x1i,…xpi）是n个实测数据，p是解释变量的数量。€i是残差，是独立分布的随机变量，其平均值为0，方差是一个常数。 以上公式可简化为：Y=Xβ+€ Y和€是n1的矩阵。X是一个np 矩阵，β是一个p*1的矩阵。 线性回归模型的目标是，通过减少响应变量的真实值和预
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2023-06-20 16:54:00
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# 用R语言拟合logistic模型
在数据分析和机器学习领域，logistic回归是一个重要的模型。它被用于预测一个二分类问题的概率。本文将介绍如何在R语言中拟合logistic模型，并使用示例代码说明其应用。
## 什么是logistic回归
Logistic回归是一种广义线性模型（Generalized Linear Model, GLM），它用于建立一个分类模型，预测一个二分类问题的
原创
2023-07-22 12:51:07
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在疫情模型的研究中，SEIR模型（易感-暴露-感染-恢复模型）被广泛应用于流行病传播的模拟与分析。在本文中，我们将详细介绍如何在 R 语言中进行 SEIR 模型的拟合，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及生态扩展。我们将通过实际的代码示例和图示，帮助你快速上手并解决相关问题。
### 版本对比
在 R 语言的 SEIR 模型实现中，不同版本具有一些特性差异。下面是关键版本的
上回函数深度解析给大家聊了一些函数的基本知识，不知道还有没有人记得，不记得赶紧回去复习！他们是
go语言中函数的基本原理单/多个同/不同类型参数单/多个同/不同类型返回值值传递，引用传递函数进阶，把函数当作变量传递(在不改变函数内部结构的情况下传入新的实现)匿名函数话不多说，今天小熊就带各位家人感受下go语言函数中的高级语法。在前面的文章里我们学会了把函数当作变量传递，可以在不改动原有函数内部实现
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2024-07-06 09:00:00
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AIMA模型是一种著名的时间序列预测方法，主要是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）以及ARIMA过程。其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归， p为自回归项
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2023-05-26 15:37:38
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线性回归中模型选择的几个度量指标。1，R square统计量：度量回归模型的方差可解释部分。注意，只有往模型里面增加特征，就能够增加R square 统计量。2，F统计量：测试回归模型的整体显著性。如果F统计量较大，就可以拒绝所有系数为0的空假设。3，adjusted R square 统计量。对增加了R square 惩罚，当模型中特征较多时，做一个惩罚。4，Cp统计量：假定总共有K个特征。用其
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2023-08-17 07:32:52
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前言 回归（regression）模型的输出值是一个数。预测，PM2.5预测，自动驾驶中方向盘角度的预测，宝可梦进化后的CP值预测等都是其应用案例。课程中老师依旧是用的他惯用的宝可梦来做的示范。在一定范围内，增加模型复杂度，可以提升模型性能，但是超出该范围就会出现过拟合。用正则化的方式，可以降低过拟合出现的可能。线性回归 &nb
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2024-05-02 06:40:25
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前面用了2篇推文，帮大家梳理了从线性拟合到非线性拟合的常用方法，包括多项式回归、分段回归、样条回归、限制性立方样条回归，以及它们之间的区别和联系，详情请看：多项式回归和样条回归1多项式回归和样条回归2今天用R语言实操。今天先介绍多项式拟合。多项式拟合我们用car包里面的USPop数据集进行演示。这个数据集一共两列，一列是年份，另一列是美国每一年的人口数量，数据一共22行。# 加载数据
librar
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2024-02-21 19:32:51
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偏差和方差的定义介绍：偏差(Bias)这里的偏指的是 偏离 , 那么它偏离了什么到导致了误差? 潜意识上, 当谈到这个词时, 我们可能会认为它是偏离了某个潜在的 “标准”, 而这里这个 “标准” 也就是真实情况 (ground truth). 在分类任务中, 这个 “标准” 就是真实标签 (label). 通俗的说就是: 偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程序, 即 刻画了学习算法本身
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2024-06-24 06:36:25
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1. 目的：构建线性回归模型并检验其假设是否成立。2. 数据来源及背景2.1 数据来源：数据为本人上课的案例数据，2.2 数据背景：“玻璃制造公司”主要向新建筑承包商和汽车公司供应产品。该公司认为，他们的年销售额应与新建筑数量以及汽车生产高度相关，因此希望构建线性回归模型来预测其销售额。 glass <- read.csv("glass_mult.csv",header
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2023-06-25 14:01:32
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在前面几讲，我们介绍了线性回归及R的实现，今天的课程将继续带大家学习R-线性回归：预测模型及可信区间。
线性回归 的一个主要目标是基于一个或多个预测变量来预测结果值(我们也用它来研究两个变量的相关性，同时校正其他混杂因素)。那么，当我们取得了预测模型后，根据该预测模型对新数据进行预测得出的预测值是什么？这个预测值的可信度如何呢？今天的讲解中，我们会给出答案。
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2023-06-21 20:11:52
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我们研究波动聚集，以及使用单变量 GARCH(1,1) 模型对其进行建模。波动聚集波动聚集——存在相对平稳时期和高波动时期的现象——是市场数据的一个看似普遍的属性。对此没有普遍接受的解释。GARCH（广义自回归条件异方差）模型 波动聚集。图 1 是波动率的 garch 模型的示例。图 1：根据 garch(1,1) 模型估计的 2011 年底之前的标准普尔 500 指数波动率显然，波动性
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2023-07-19 13:19:24
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# 利用线性回归拟合预测
## 引言
线性回归是一种常见的统计分析方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。在R语言中，我们可以利用线性回归来拟合数据并进行预测。本文将介绍如何在R语言中利用线性回归进行拟合和预测，并通过代码示例来说明。
## 线性回归原理
线性回归通过寻找自变量和因变量之间的线性关系来建立模型。线性回归模型可以表示为：$y = β0 + β1*x + ε$，其中$y$表示因变量
原创
2024-05-17 07:25:55
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1. 数据准备 读取表格数据文件。使用read.table函数，结果会返回一个数据框： > dfrm <- read.table("filename") 数据文件中包含标题栏，函数会在生成数据框时自动为数据列添加列名： > dfrm <- rea
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2023-06-20 21:57:54
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