https://blog.csdn.net/jmydream/article/details/8764869 In statistics and optimization, statistical errors and residuals are two closely related and easily confused measures of "deviation of a sample from the mean": the error of a sample is the d

含有x和y这两个变量的线性回归是所有回归分析中最常见的一种:而且,在描述它们关系的时候,也是最有效.最容易假设的一种模型.然而,有些时候,它的实际情况下某些潜在的关系是非常复杂的,不是二元分析所能解决的,而这时,我们需要多项式回归分析来找到这种隐藏的关系. 让我们看一下经济学里的一个例子:假设你要买一个具体的产品,而你要买的个数是q.如果产品的单价是p,然后,你要给y元.其实,这就是一个很典型的线性关系.而总价和产品数量呈正比例关系.下面,根据这个实例,我们敲击行代码来作它们的线性关系图: p

转载:http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言 本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型.在许多生活和工作的实际问题中,影响因变量的因素可能不止一个,比如对于知识水平越高的人,收入水平也越高,这样的一个结论.这其中可能包括了因为更好的家庭条件,所以有了更好的教育:因为在一线城市发展,所以有了更好的工作机会:所处的行业赶上了大的经济上行周期等.要想解读这些规律,是复杂的.多维度的,多元回归分析方法更适合解读生活的规律. 由于本文为非统计的专业

转载自:http://blog.fens.me/r-linear-regression/ 前言 在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小:人的身高和体重,普遍来看越高的人体重也越重.还有一些可能存在相关性的事件,比如知识水平越高的人,收入水平越高:市场化的国家经济越好,则货币越强势,反而全球经济危机,黄金等避险资产越走强. 如果我们要研究这些事件,找到不同变量之间的关系,我们就会用到回归分析.一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,是

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

下载源码包 在http://cran.r-project.org/mirrors.html,选择一个国内镜像下载需要的版本,比如:http://mirror.lzu.edu.cn/CRAN/src/base/R-3/,这儿我下载了R-3.1.3版的源码,大约20多M,很快就下载完成. 解压源码 压缩包我放在/user/local目录下,进入此目录后运行命令: tar xzf R-3.1.3.tar.gz 解压到当前目录 检查编译环境及编译 进入目录 cd R-3.1.3 ./configure

单从外观上看,VAR&VaR两个模型很容易混淆,但就模型方法和用处两者截然不同,R语言作为数据分析的有力工具,其函数包库中包含各种各样的统计模型.通过vars包可以调用向量自回归模型,通过PerformanceAnalytics包的VaR函数可以调用风险价值模型. 模型简介 library(vars) 向量自回归模型(Vector Autoregression),简称VAR模型,是一种常用的计量经济模型,由克里斯托弗·西姆斯(Christopher Sims)提出.VAR模型是用模型中所有当期变

如下示例 > fit <- lm(y~x, data = data01) > summary(fit) Call: lm(formula = data01$P ~ data01$M, data = data01) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.2070 -2.9109 -0.9089 2.9160 8.8993 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 6.3

code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);}.main-container {

教材目录 第一章 概率统计的基本知识 第二章 R软件的使用 第三章 数据描述性分析 第四章 参数估计 第五章 假设检验 第六章 回归分析 第七章 方差分析 第八章 应用多元分析(I) 第九章 应用多元分析(II) 第十章 计算机模拟 第一章 概率统计的基本知识   第二章 R软件的使用 2.1 求均值和方差 > X1 <- c(,,,,,,,,,,,) > mean(X1) [] 40.41667 > sd(X1) [] 3.028901 > X2 <- c(,,,,,

线性函数拟合(y=a+bx) 1.       R运行实例 R语言运行代码如下:绿色为要提供的数据,黄色标识信息为需要保存的. x<-c(0.10,0.11, 0.12, 0.13, 0.14, 0.15,0.16, 0.17, 0.18, 0.20, 0.21, 0.23) y<-c(42.0,43.5, 45.0, 45.5, 45.0, 47.5,49.0, 53.0, 50.0, 55.0, 55.0, 60.0) data1=data.frame(x=x,y=y)  #数据存入数据框

Intercept————截距 formula————公式   Residual standard error残差标准差: 1.319 on 10 degrees of freedom 自由度为10     F-statistic: 182.6 on 1 and 10 DF,  p-value: 9.505e-08    #f统计量和p值,10DF表示10自由度     Formular语法                    模型                              备

R语言的各种分布函数 rnorm(n,mean=0,sd=1)#高斯(正态) rexp(n,rate=1)#指数 rgamma(n,shape,scale=1)#γ分布 rpois(n,lambda)#Poisson分布 rweibull(n,location=0,scale=1)#Weibull分布 rcauchy(n,location=0,scale=1)#Cauchy分布 rbeta(n,shape1,shape2)#β分布 rt(n,df)#t分布 rf(n,df1,df2)#F分布 r

非线性模型 非线性模型 例子:销售额x与流通费率y > x=c(1.5,2.8,4.5,7.5,10.5,13.5,15.1,16.5,19.5,22.5,24.5,26.5)> y=c(7.0,5.5,4.6,3.6,2.9,2.7,2.5,2.4,2.2,2.1,1.9,1.8)> plot(x,y) 1.直线回归 > lm.1=lm(y~x)> summary(lm.1)Call:lm(formula = y ~ x)Residuals: Min 1Q Median 3

回归诊断 回归诊断 1.样本是否符合正态分布假设? 2.是否存在离群值导致模型发生较大误差? 3.线性模型是否合理? 4.误差是否满足独立性.等方差.正态分布等假设条件? 5.是否存在多重共线性 正态分布检验:函数shapiro.test() P>0.05,正态分布 例题1 Anscomber数据 数据 1-3 1 2 3 4 4 号 X Y Y Y X Y 1 10.0 8.04 9.14 7.46 8.0 6.58 2 8.0 6.95 8.14 6.77 8.0 5.76 3 13.0 7

逐步回归 向前引入法:从一元回归开始,逐步加快变量,使指标值达到最优为止 向后剔除法:从全变量回归方程开始,逐步删去某个变量,使指标值达到最优为止 逐步筛选法:综合上述两种方法 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)准则和BIC(Bayesian information criterion)准则 AIC=n×ln(RSSP

> x=iris[which(iris$Species=="setosa"),1:4] > plot(x) 首先是简单的肉眼观察数据之间相关性 多元回归相较于一元回归的最主要困难可能就是变量的选择,如下面的例子 使用Swiss数据集(R内置) Swiss Fertility and Socioeconomic Indicators(1888) Data 建立多元线性回归 > s=lm(Fertility~.,data=swiss) > print(s) Call

使用R做回归分析整体上是比较常规的一类数据分析内容,下面我们具体的了解用R语言做回归分析的过程. 首先,我们先构造一个分析的数据集 x<-data.frame(y=c(102,115,124,135,148,156,162,176,183,195), var1=runif(10,min=1,max=50), var2=runif(10,min=100,max=200), var3=c(235,321,412,511,654,745,821,932,1020,1123)) 接下来,我们进行简单的一

In two previous blog posts I discussed some techniques for visualizing relationships involving two or three variables and a large number of cases. In this tutorial I will extend that discussion to show some techniques that can be used on large datase

In this note, we discuss principal components regression and some of the issues with it: The need for scaling. The need for pruning. The lack of “y-awareness” of the standard dimensionality reduction step. The purpose of this article is to set the st

   Linear Regression 此博文是 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R 的系列读书笔记,作为本人的一份学习总结,也希望和朋友们进行交流学习. 该书是The Elements of Statistical Learning 的R语言简明版,包含了对算法的简明介绍以及其R实现,最让我感兴趣的是算法的R语言实现. [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-l