r语言回归分析 R语言回归分析案例

R语言 特征

a="9f4e2f16b6873a7eb504df6f61b24044"

as.integer(xxxx) 强制转换为整数型

r语言回归分析 R语言回归分析案例

r语言回归分析 R语言回归分析案例

theta =rep(0,no.samples5);

as.double(xxxx) 转换为双精{j = sample(1:100,100,replace = TRUE)#get 100 samples each time度浮点型

b=paste("0x",a,sep="")

as.double(b)

R语言基本数据分析

R语言基本数据分析

本文基于R语言进行基本数据统计分析，包括基本作图，线性拟合，逻辑回归，bootstrap采样和Anova方分析的实现及应用。

不多说，直接上代码，代码中有注释。

1. 基本作图（盒图，qq图）

#basic plot

boxplot(x)

#linear regression

n = 10

x2 = rnorm(n)#variable 2

y = rnorm(n)3

mod = lm(y~x1+x2)

model.matrix(mod) #erect the matrix of mod

plot(mod) #plot residual and fitted of the solution, Q-Q plot and cook distance

summary(mod) #get the statistic rmation of the model

3. 逻辑回归

#logistic regression

x <- c(0, 1, 2, 3, 4, 5)

y <- c(0, 9, 21, 47, 60, 63) # the number of successes

n <- 70 #the number of trails

z x1 = rnorm(n)#variable 1<- n - y #the number of failures

b <- cbind(y, z) # column bind

fitx <- glm(b~x,family = binomial) # a particular type of generalized linear model

print(fitx)

plot(x,y,xlim=c(0,5),ylim=c(0,65)) #plot the points (x,y)

beta0 <- fitx$coef[1]

beta1 <- fitx$coef[2]

fn <- function(x) nexp(beta0+beta1x)/(1+exp(beta0+beta1x))

3. Bootstrap采样

# bootstrap

# Application: 随机采样，获取eigenvalue占所有eigenvalue和之比，并画图显示distribution

dat = matrix(rnorm(1005),100,5)

no.samples = 200 #sample 200 times

# theta = matrix(rep(0,no.samples5),no.samples,5)

for (i in 1:no.samples)

datrnd = dat[j,]; #select one row each time

# theta[i,] = lambda;

theta[i] = lambda[1]/sum(lambda); #plot the ratio of the biggest eigenvalue

}# hist(theta[1,]) #plot the histogram of the first(biggest) eigenvalue

hist(theta); #plot the percentage distribution of the biggest eigenvalue

sd(theta)#standard deviation of theta

#上面注释掉的语句，可以全部去掉注释并将其下一条语句注释掉，完成画eigenvalue分布的功能

#Application：判断一个自变量是否有影响 (设我们喂3种维他命给3头猪，想看喂维他命有没有用)

#y = rnorm(9); #weight gain by pig(Yij, i is the treatment, j is the pig_id), 一般由用户自行输入

#y = matrix(c(1,10,1,2,10,2,1,9,1),9,1)

Treatme时间序列分析及应用（R语言）（原书第2版）》以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，内容包括趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方模型、谱分析入门、谱估计和门限模型。对所有的思想和方法，都用真实数据集和模拟数据集进行了说明。 《时间序列分析及应用（R语言）（原书第2版）》的一大特点是采用R语言来作图和分析数据，书中的所有图表和实证结果都是用R命令得到的。作者还为《时间序列分析及应用（R语言）（原书第2版）》制作了大量新增或增强的-函数。《时间序列分析及应用（R语言）（原书第2版）》的另一特点是包含很多有用的附录．例如，回顾了有关期望、方、协方、相关系数等概念．筒述了条件期望的性质以及最小均方误预测等内容，这些附录有利于关心技术细节的读者深入了解相关内容．Jonathan D Cryer，他美国艾奥瓦大学统计与精算学系退休。他是美国统计学会会士，获得过艾奥瓦大学教学奖。除本书外，他还与人合蓍有Statistics for Business：Dat，Analysis and Modelingfsecond Edition）、Minitab Handbook（Fifth Editiom、 帮助他人，快乐自己。若我的回答对您有用，请将其设为“好评”，谢谢！nt <- factor(c(1,2,3,1,2,3,1,2,3)) #each {1,2,3} is a group

mod = lm(y~Treatment) #linear regression

print(anova(mod))

#解释：Df（degree of ）

#Sum Sq: deviance (within groups, and residuals) 总偏和

# Mean Sq: variance (within groups, and residuals) 平均方和

# compare the contribution given by Treatment and Residual

#Pr(>F): p-value. 根据p-value决定是否接受Hypothesis H0：多个样本总体均数相等(检验水准为0.05)

qqnorm(mod$residual) #plot the residual approximatedlambda = princomp(datrnd)$sdev^2; #get eigenvalues by mod

#如果qqnorm of residual像一条直线，说明residual符合正态分布，也就是说Treatment带来的contribution很小，也就是说Treatment无法带来收益（多喂维他命少喂维他命没区别）

如下面两图分别是

（左）用 y = matrix(c(1,10,1,2,10,2,1,9,1),9,1)和

（右）y = rnorm(9);

的结果。可见如果给定猪吃维他命2后体重特别突出的数据结果后，qq图种residual不在是一条直线，换句话说residual不再符合正态分布，i.e., 维他命对猪的体重有影响。

r语言中，表示什么运算？

要看具体用在什么函数中qqplot(x,y)，比如：

用在#F value: Mean Sq(Treatment)/Mean Sq(Residuals)回归模型中lm(y~x1+x2),~右边为自变量，左边为因变量。

用在箱线图中barpolt(y~x1),表示将x1视作分组变量，分组输出y的箱线图.....

怎么用R语言做单位根检验

2. 线性拟合

R语言做单位根检验的几个方法：

Data+Science+Insight

一是用fUnitRoots包中的UnitrootTests()和adfTest()

二是用tseries包中的adf.test()和pp.test()

用法都基本类似，可以看一下的example

希望对你R语言boot包中的boot函数格式以及参数说明、boot.ci函数格式以及参数说明、使用boot包进行自助法Bootstrapping分析的步骤、计算统计量或者统计向量的置信区间 原创有用。

如何用R语言对一组数据进行时间序列分析和预测，数据处理的流程是什么，谢谢！

hatvaluesR语言boot包中的boot函数格式以及参数说明、boot.c12点赞i函数格式以及参数说明（Bootstrapping with the boot package）、使用boot包进行自助法Bootstrapping分析的步骤、计算统计量或者统计向量的置信区间(mod) #very important, for abnormal sample detection

r语言boot函数怎么用

curve(fn,0,5,ylim=c(0,60)) # plot the logistic regression curve

2022-04-21 07:14:24

码龄10年

par(new=T)关注4. ANOVA方分析