回归一、实验说明 1. 环境登录无需密码自动登录，系统用户名shiyanlou，密码shiyanlou2. 环境介绍本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境，实验中会用到程序：1. LX终端（LXTerminal）: Linux命令行终端，打开后会进入Bash环境，可以使用Linux命令2. GVim：非常好用的编辑器，最简单的用法可以参考课程Vim编辑器3. R:在命令行输入
转载
2024-01-15 15:42:00
48阅读
SysY2022语言定义中不包含无符号整数、结构体、移位操作，整数和浮点数均为32位，比赛测试样例不包含错误。鉴于SysY2022语言的特点，为了IR的简洁，对LLVM IR进行筛选和修改得到如下指令集目录1. 终结符指令retbr（修改）jump（增加）switchindirectbrinvokecallbrresumecatchswitchcatchretcleanupretunreachab
转载
2023-12-15 05:02:01
367阅读
写在前面置换检验（Permutation test）是属于非参检验的一种方法，特别适用于总体分布未知的小样本数据。在参数方法中，对于两种实验处理条件，我们一般假设两个总体为正态且方差齐性，然后使用双尾t检验来验证两者是否存在差异。通常零假设为两个总体的均值相等，接着计算t值，将其与理论分布相比较，如果t值落在95%置信区间之外，那么就可以拒绝零假设。置换检验的思路有些不一样，我们先来看一个例子（来
R语言绘制COVID疫苗接种分布地图 文章目录R语言可视化教程R语言绘制COVID疫苗接种分布地图R语言绘制COVID疫苗接种分布地图导入所需包数据输入基本地图颜色设置标题和图例 R语言绘制COVID疫苗接种分布地图tmap 软件包提供了一组用于创建分区统计量和气泡图等专题地图的功能和工具。该软件包遵循 ggplot2 语法样式，使用户能够向地图添加不同的图层。默认情况下，绘图输出是静态的，但它也
转载
2023-10-03 15:50:43
143阅读
在数据分析中，VIF（方差膨胀因子）是用于判断自变量之间多重共线性的重要指标。R语言中的 `vif` 包提供了在回归分析中检测多重共线性的功能。本博文将深入探讨如何解决与“R语言 VIF包”相关的问题，并记录解决过程以供参考。
## 环境准备
在使用 `vif` 包之前，我们需要确保我们的环境准备得当，包括R的安装以及所需的其他 R 包。以下是我们推荐的技术栈和软件环境。
```bash
#
在一个试验中，有k个处理平均数间比较时，其全部可能的相互比较对数有k(k-1)/2个，这种比较是复式比较，亦称多重比较(multiple comparisons)。为什么要做多重比较呢？ 方差分析后做多重比较有很多好处：误差由多个处理内的变异合并估计，自由度增大了，因而比较的精确度也增大了。F检验显著，说明可以判定多个处理间存在显著的变异。因此方差分析后再做多重比较，称为Fisher氏保护性多重比
R语言学习 文章目录R语言学习编写函数使用for循环使用if...else...语句随机模拟（非寿险） 编写函数使用for循环编写程序计算 h(x,n)=1+x+x2+…+xnh<- function(x,n,i){
result=1
for(i in 1:n)result=result+x^i
return(result)
}使用if…else…语句编写函数：t3<-fu
转载
2023-05-23 12:06:42
302阅读
vif()干啥用的计算 方差膨胀（variance-inflation） 和 广义线性方差膨胀因子（generalized variance-inflation factors for linear）。方差膨胀因子越小，多重共线性程度越小，自变量之间越没关系。具体解释见文末，看不看都行。咋用vif(model, merge_coef = FALSE)参数啥意思mode
转载
2023-08-09 20:56:07
329阅读
## 实现glm模型 vif R语言的步骤
### 1. 载入所需的库
在开始之前，我们首先需要载入一些必要的R包，这些包将帮助我们实现glm模型和计算vif值。以下是需要载入的包：
```R
library(car) # 用于计算vif值
library(MASS) # 用于拟合glm模型
```
### 2. 准备数据集
接下来，我们需要准备一个数据集来进行glm模型拟合和vif值计算
原创
2023-09-09 14:11:57
382阅读
多重共线性（Multicollinearity）是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。目前R中有很多函数能够检查变量之间的共线。方差膨胀因子(variance inflation factor，VIF)来分析预测变量的共线性，从而推测模型的共曲线性一个简单的替代方法。VIF 越大，显示共线性越严重。经验判断方法表明(郭福涛等，2010):
转载
2023-11-21 12:47:21
178阅读
在做线性回归的时候，一般分为以下几个步骤：
1、画散点图，简单的查看是否存在线性关系（3D以下）
2、线性模型跑一遍试试效果
3、其中需要查看以下几个指标：
3.1 正太分布检验
3.1 多重共线性、异方差性、自相关性
3.2 变量显著性
3.4 拟合效果
4、解释变量 上面一篇文章了解了如何利用t检验进行变量
转载
2023-08-21 10:55:01
645阅读
在window下的安装很容易，大家都会，在linux下，如果手动编译安装还是有些麻烦的，特别是当报错的时候，还要找到报错的根源，所以我们安装的时候，如果有网络我们可以直接用命令，sudo yum install R就可以了，当然要你先获取最高权限，输入 密码。我们也可以用vim来编辑R代码，我们来看一下实现的形式。这里主要用的是一个vim的插件：http://www.vim.org/script
转载
2023-09-18 06:34:30
137阅读
一点点学哈 比如要安装Hmisc这个包，那么安装的代码就是：install.packages("Hmisc")
转载
2023-07-08 12:38:36
279阅读
# 如何在R中实现VIF（方差膨胀因子）计算
在回归分析中，方差膨胀因子（VIF）是一种重要的诊断工具，用于检查多重共线性的问题。在R语言中，我们需要依赖特定的包来计算VIF。本文将逐步指导您如何在R中实现VIF的计算。
## 流程概述
为了计算VIF，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-09 03:42:04
443阅读
# R语言中的VIF膨胀系数：理解多重共线性
在回归分析中，多重共线性是一个常见的问题，尤其是在处理包含多个预测变量的模型时。那么，如何评估这一问题的严重程度呢？这就是我们今天要讨论的VIF（方差膨胀因子）膨胀系数。
## 什么是VIF？
VIF（Variance Inflation Factor）是一种衡量回归模型中自变量之间多重共线性的统计量。简单来说，如果某个自变量的VIF值高，就表示
r语言的VIF函数分析是统计建模过程中非常重要的一部分，它专注于多重共线性问题的检测。主要用于判断独立变量之间是否存在高度相关性，从而影响模型的准确性和可解释性。以下是我整理的关于r语言VIF函数分析的详细介绍，包括其分析背景、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展。
## 背景定位
在现代数据分析中，多重共线性的问题常常会导致回归模型估计的不稳定，从而影响业务决策的质量。当多重共线
算法：vcf转txt并自动规范化引言vcf文件是存放基因变异信息的一种方式，本文提供一种算法，用于读取vcf文件并转换等位基因展示方法、替换染色体展示格式、以及自动识别非唯一变异并进行修改，用于对变异信息进行整理。主要步骤与设计思路读取VCF文件并分为三部分储存提取变异信息并批量替换修改染色体格式SNP位点的判断与校正单点碱基差异唯一化项目运行环境centos7 linuxR4.2.3具体操作步骤
转载
2023-08-14 16:54:30
125阅读
在很多书籍中谈到了共线性问题，作为多元统计中基本假设之一，却经常被违背，影响模型稳定性和统计power。在不少的论文中谈到了，国内的很多书籍往往一笔带过。因为，属于统计计算领域内容，非专业人士，也鲜有能明白其中内涵，现依据手上的一些资料和自己的理解，写就一些。一.共线性概念 &nb
转载
2024-01-22 11:45:42
190阅读
卡方检验的事后两两比较虽然可以通过SPSS软件实现，但如果需要获得两两比较的p值，就会比较
麻烦。可以通过R包fifer轻松实现，但我们使用install.packages命令安装该包时，却显示fifer is not available (for R version 3.6.2)，但是也没说哪个版本的R可以安装。其实，我们可以通过把fifer包下载下来，进行手动安装。 通过百度搜
转载
2023-09-04 12:39:49
177阅读
关于期望、方差、协方差、协方差矩阵的定义和计算：?期望是线性的。方差（variance）衡量的是对数据x依据它的概率分布采样时，随机变量x的函数值会呈现多大的差异。方差的平方根为标准差（standard deviation）。协方差（covariance）在某种意义上给出了两个变量线性相关性的强度。以下部分内容参考链接：?普通的伯努利分布和二项分布首先，假设我们扔了一个不均匀的硬币，也就是说，一个
转载
2024-06-14 14:33:01
156阅读
