另一方面，对于是否违约，平均收入在1400左右的值上分布似乎存在很大差异。绘制income与student特征的密度直方图，结果如图3。...p值相同。...但请注意，逻辑回归模型得到的是z值而不是t值。在没有过多地理解这种差异的理论的情况下，应该理解这个值的这个含义类似于t值的含义。...另外，从结果中可以看到看到Null偏差（Null deviance），AIC和Fisher Scoring迭代次数，而不是剩余标准误差，Multipe R平方，调整R平方和F统计量。...活动方式： 在本公众号下留言区留言，分享一下你学习R的经历或者其他感受，点赞数最高的2位小伙伴获得 《深入浅出R语言数据分析》 一书，免费包邮哦！截止时间 至2020年12月10日20点整。
可以通过各种方式执行局部回归，尤其是在涉及拟合_p_ 线性回归模型的多变量方案中尤为明显 ，因此某些变量可以全局拟合，而某些局部拟合。...由于这只是具有多个基本函数的线性回归模型，因此我们仅使用 lm() 函数。 为了拟合更复杂的样条曲线 ，我们需要使用平滑样条曲线。 绘制这两个模型 year 是线性的。...在调用GAM之前，我们还可以使用局部回归来创建交互项。 我们可以 绘制结果曲面图 。 本文选自《R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析》。...：多元（平滑）回归分析保险资金投资组合信用风险敞口 用广义加性模型GAM进行时间序列分析 R和Python机器学习:广义线性回归glm，样条glm，梯度增强，随机森林和深度学习模型分析 在r语言中使用GAM...（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 用广义加性模型GAM进行时间序列分析 R和Python机器学习:广义线性回归glm，样条glm，梯度增强，随机森林和深度学习模型分析 在r语言中使用GAM（广义相加模型
根据岭迹图我们可以选择合适的k值，称为岭迹法，其一般原则是: (1)各回归系数的岭估计基本稳定; (2)最小二乘估计的回归系数符号不合理时，岭估计参数的符号变得合理 (3)回归系数没有不合乎实际意义的绝对值...; (4)残差平方和增加不太多。...从图中可以看出，曲线变平稳的速度很慢，很难直接得出适当的岭参数k值，而R可以通过函数select()计算出根据几个统计量得到的k值: > select(lm.ridge(y~x1+x2+x3+x4,lambda...9.5.2 R语言实现 R提供了拟合广义线性模型的函数glm(),其调用格式为 glm(formula, family = gaussian, data, weights, subset,...",pch="*") > abline(0,1) #添加直线y=x，截距为0，斜率为1 若假设上例中的索赔次数服从负二项分布，在R中应输入指令: > library(MASS) > attach(dat
p=27078最近我们被客户要求撰写关于时间序列进行聚类研究报告，包括一些图形和统计输出。 时序数据的聚类方法，该算法按照以下流程执行。...k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类左右滑动查看更多01020304用肘法计算簇数什么是肘法...计算从每个点到簇中心的距离的平方和，指定为簇内误差平方和 (SSE)。...它是一种更改簇数，绘制每个 SSE 值，并将像“肘”一样弯曲的点设置为最佳簇数的方法。#计算到1~10个群组 for i in range(1,11): #进行聚类计算。 ...SAS用K-Means 聚类最优k值的选取和分析用R语言进行网站评论文本挖掘聚类基于LDA主题模型聚类的商品评论文本挖掘R语言鸢尾花iris数据集的层次聚类分析R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids...R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量Python用广义加性模型GAM进行时间序列分析R语言广义线性模型GLM、多项式回归和广义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者R语言中的广义线性模型
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p=29461 最近我们被客户要求撰写关于水质数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。...中游各指标相关性分析 gam模型分析 SITE1 PH~DO PH~CODmn PH~TP 4.2调查结果指标相关性分析 从3.2中上中下游各指标相关性分析的表可以看出： （1）PH和DO密切相关，P值远小于...调查结果分析 4.1调查结果指标分析 从大小图中可以大致看出： （1）DO浓度是在石漫滩水库要稍大于其余水库的； （2）CODmn、TP和TN浓度是在宿鸭湖水库明显大于其余水库；...：多元（平滑）回归分析保险资金投资组合信用风险敞口 用广义加性模型GAM进行时间序列分析 R和Python机器学习:广义线性回归glm，样条glm，梯度增强，随机森林和深度学习模型分析 在r语言中使用GAM...（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 用广义加性模型GAM进行时间序列分析 R和Python机器学习:广义线性回归glm，样条glm，梯度增强，随机森林和深度学习模型分析 在r语言中使用GAM（广义相加模型
p=27078最近我们被客户要求撰写关于KShape的研究报告，包括一些图形和统计输出。时序数据的聚类方法，该算法按照以下流程执行。...k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类左右滑动查看更多01020304用肘法计算簇数什么是肘法...计算从每个点到簇中心的距离的平方和，指定为簇内误差平方和 (SSE)。...它是一种更改簇数，绘制每个 SSE 值，并将像“肘”一样弯曲的点设置为最佳簇数的方法。#计算到1~10个群组 for i in range(1,11): #进行聚类计算。 ...SAS用K-Means 聚类最优k值的选取和分析用R语言进行网站评论文本挖掘聚类基于LDA主题模型聚类的商品评论文本挖掘R语言鸢尾花iris数据集的层次聚类分析R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids...R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量Python用广义加性模型GAM进行时间序列分析R语言广义线性模型GLM、多项式回归和广义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者R语言中的广义线性模型
其中一个基本假设是线性关系，但情况并非总是这样。当关系在x的范围内变化时，我们可以使用函数来改变这个形状。...在左图中，白天的负载峰值约为下午3点。在右边的图中，我们可以看到在周末负载量减少了。...P值：给定变量对因变量的统计显着性，通过F检验进行检验（越低越好）。调整后的R平方（越高越好）。我们可以看到R-sq.（adj）值有点低。...让我们绘制拟合值： 这似乎比gam_3模型好得多。...k' edf k-index p-value ## t2(Daily,Weekly) 335.00 98.12 1.18 1 我们可以再次看到模型非常相似，只是在直方图中可以看到一些差异
基础模型构建 R中可通过函数glm()(还可用其他专门的函数)拟合广义线性模型。它的形式与lm()类似，只是多了一些参数。...这里有一些实用的建议：评价模型的适用性时，可以绘制初始响应变量的预测值与残差的图形、还可以列出帽子值(hat value)、学生化残差值和Cook距离统计量的近似值以及绘制这些统计量的参考图，当然你还可以找一些辅助函数...第二种方法的检验中最后的p值为0.340（代码已提供），显然不显著(p>0.05)，这说明我们的模型不存在过度离势。...分析结果中，三个变量在p<0.05的情况下都非常显著。同时，变量Base、Age和Trt的三个回归系数分别为0.0227、0.0227和-0.1527。...小结&预告 到目前为止，R中基本统计分析就告一段落了，后面会介绍一些高级的数据挖掘分析，如主成分分析和聚类分析等等，在这些统计分析中，将看看处理潜变量的统计模型，即那些你坚信存在并能解释可观测变量的、无法被观测到的
p=9589 ---- 目录 怎么做测试 假设条件 并非所有比例或计数都适用于逻辑回归分析 过度分散 伪R平方 测试p值 Logistic回归示例 模型拟合 系数和指数系数 方差分析 伪R平方 模型的整体...p值 标准化残差图 绘制模型 Logistic回归示例 模型拟合 系数和指数系数 方差分析 伪R平方 模型的整体p值 标准化残差图 绘制模型 Logistic回归示例 ---- 怎么做测试 Logistic...回归可以使用glm （广义线性模型）函数在R中执行 。...这基本上表明该模型不能很好地拟合数据。 但是据我了解，从技术上讲，过度分散对于简单的逻辑回归而言不是问题，即具有二项式因果关系和单个连续自变量的问题。...伪R平方 对于广义线性模型（glm），R不产生r平方值。pscl 包中的 pR2 可以产生伪R平方值。 测试p值 检验逻辑对数或泊松回归的p值使用卡方检验。方差分析 来测试每一个系数的显着性。
, p2, p3, nrow = 3) 注意离群值（与均值的高偏差）对协方差的影响大于与均值接近的值。...值-1表示完全负相关，值1表示完全正相关，而值0表示没有相关。 R2确定系数 确定系数R2 定义为 其中 是平方的残差和，是平方 的总和。...因此，只要存在截距，确定系数就是相关系数的平方： 用解释方差解释 在平方总和分解为残差平方和回归平方和的情况下 ， 然后 这意味着R2 表示模型所解释的方差比。...因此，R2 = 0.7R2 = 0.7的模型将解释70％ 的方差，而剩下30％ 的方差无法解释。 确定系数 为了获得有关R2 ，我们定义了以下函数，利用它们可以绘制线性模型的拟合。...对于评分分类器，我们通常希望确定的模型性能不是针对单个临界值而是针对多个临界值。 这就是AUC（ROC曲线下方的区域）出现的位置。此数量表示在几个截止点的灵敏度和特异性之间进行权衡。
p=5263 在本文中，我们将在贝叶斯框架中引入回归建模，并使用PyMC3 MCMC库进行推理。 ? 我们将首先回顾经典或频率论者的多重线性回归方法。然后我们将讨论贝叶斯如何考虑线性回归。...在我们开始讨论贝叶斯线性回归之前，我想简要地概述广义线性模型（GLM）的概念，因为我们将使用它们来在PyMC3中制定我们的模型。...这是glm模块进来的地方。它使用与R指定模型类似的模型规范语法。 然后我们将找到MCMC采样器的最大后验概率（MAP）估计值。...使用PyMC3将贝叶斯GLM线性回归模型拟合到模拟数据 我们可以使用glm库调用的方法绘制这些线plot_posterior_predictive。...最后，我们绘制使用原始的“真实”回归线和β1=2的参数。下面的代码片段产生了这样的情节：β0=1β0=1β1=2β1=2 我们可以在下图中看到回归线的抽样范围： ?
5.13 绘制散点图矩阵 第六章描述数据分布 6.1 绘制基本直方图 6.2 基于分组数据绘制多组直方图 6.3 绘制密度曲线 6.4 基于分组数据绘制多组密度曲线 6.5 绘制频数分布折线图 6.6...绘制基本箱型图 6.7 向箱型图添加槽口 6.8 向箱型图中添加均值 6.9 绘制小提琴图 6.10 绘制点图 6.11 基于分组数据绘制多个点图 6.12 绘制二维数据的密度图 第五章 散点图...还是要加载第一章的这些包哦~ ---- 5.1 绘制基本散点图 Q：如何用两个连续变量绘制散点图？...expression(r^2 == 0.42) # 行 expression(r^2 = 0.42) # 报错，不行 #除此之外还能自动提取模型对象的值创建一个引用这些值的表达式 #使用sprintf...第六章描述数据分布 这一章会探寻一些对数据分布可视化的方法 ---- 6.1 绘制基本直方图 Q：如何绘制直方图？
现在，两个基因在各个细胞中的表达值都有了。 绘制不同细胞中 X，Y 基因的表达值在坐标轴上。 计算 X 基因和 Y 基因在5个细胞中的均值，标准差。 ?...测得的数据量越多，得到趋势线后，我们对于预测到正确的值越有信心，这时的P值越小。 ? 上图中，对于第三个数据量多，P值很小，我们最有信心得出正确的预测值。...而且可以确保数据规模不影响相关性值 4. R平方 绘制小鼠编号和小鼠体重的散点图，计算点与体重均值的距离，计算方差： ? 小鼠体重与小鼠体型的散点图，同样绘制点与均值的距离，计算方差： ?...Var(mean)：数据值与其平均值的差的平方和，用来衡量数据点离均值线的远近 Var(line)：数据值与蓝线的差的平方和，用来衡量数据点离拟合线的远近 最终 R^2 的范围是 0 到 1，因为拟合直线附近的变化...最后，获得 R^2 = 81%，代表着蓝线与数据点的差值平方和比均值的对应数值小81%。
p=33462 本文将关注R语言中的LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）惩罚稀疏加法模型（Sparse Additive Model...相关视频 通过本文，我们将展示如何帮助客户在R语言中使用LASSO惩罚稀疏加法模型（SPAM）来拟合非线性数据，并进行相应的可视化分析。 本文提供了一个代码来设置、拟合和可视化加法模型。...其中 x表示正在绘制的特征）的平均值为零时，y值为零。...') 在比较这两幅图时，请注意总体轮廓是相同的，唯一不同的是纵轴的值。...进行交叉验证（默认情况下会绘制出使交叉验证误差最小的拟合结果）： cvfit <- cv.grp plot_line 最后，这些工具还可用于生存模型和 glm 模型。
p=22813 最近我们被客户要求撰写关于混合效应广义线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型（GLM）的基本介绍。...具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法 本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外，本教程还简要演示了用R对GLM模型进行的多层次扩展。...本教程介绍了： 假设检验和统计推断的基本知识。 回归的基本知识。 R语言编码的基本知识。 进行绘图和数据处理的基本知识。...为了解释参数估计值，我们需要对估计值进行指数化处理。 请注意，参数估计的解释与几率而不是概率有关。赔率的定义是。P（事件发生）/P（事件未发生）。...请注意，在这两幅图中，还包括了估计值的置信区间，以使我们对估计值的不确定性有一些了解。 请注意，平均学前教育和性别的概念可能听起来很奇怪，因为它们是分类变量（即因素）。
定义粒子，通常一个粒子有一个生命值，生命值结束该粒子消失，还有描述粒子在（x, y, z）三个方向的位置（偏移）和运动速度，以及粒子的颜色等属性。...g,b,a; //r,g,b,a 控制粒子的颜色 GLfloat life; //控制粒子的生命值 }; 渲染粒子需要用到的顶点着色器： #version 300 es precision mediump...float delta = 0.1f; glm::vec3 speed = glm::vec3(p.dxSpeed, p.dySpeed, p.dzSpeed...particlesCount + 0] = p.r; m_pParticlesColorData[4 * particlesCount + 1] = p.g;...，先获取生命值大于 0 粒子的数量再进行绘制： void ParticlesSample::Draw(int screenW, int screenH) { LOGCATE("ParticlesSample
几个基本概念 对于二元分类器,我们可以把分类样本的真实值记为1（positive,正例/阳性），-1（或0，negative,负例/阴性）分类结果记作1（success）和-1(或0,failure...如果取一组阈值，把对每个阈值计算得到的sensitivity和1-specicity绘制在图中，就得到ROC曲线。ROC曲线表示在尽量少的误判的基础上，尽可能多的判出正例的个体。...4.ROCR包 图形方法（特别是ROC）是在机器学习/数据挖掘中用来评价模型的重要方法。在R当中，有多个package可用来绘制相应的图形。...使用ROCR包来绘制上面的ROC曲线，并计算AUC值 library(ROCR) pre p, credit.test$Class) plot(performance...绘制提升曲线 plot(performance(pre, "lift", "rpp"), main = "LIFT CURVE", colorize = T) R的Daim包和pROC包也可以绘制
p=33462原文出处：拓端数据部落公众号本文将关注R语言中的LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）惩罚稀疏加法模型（Sparse...通过本文，我们将展示如何帮助客户在R语言中使用LASSO惩罚稀疏加法模型（SPAM）来拟合非线性数据，并进行相应的可视化分析。本文提供了一个代码来设置、拟合和可视化加法模型。...plot_spline(fit,偏残差也可包含在这些图中：plot_splinpartial=TRUE)默认情况下，这些图的居中值为 x(的平均值（其中 x表示正在绘制的特征）的平均值为零时，y值为零。...')在比较这两幅图时，请注意总体轮廓是相同的，唯一不同的是纵轴的值。...进行交叉验证（默认情况下会绘制出使交叉验证误差最小的拟合结果）：cvfit glm 模型。
: 0.7148, Adjusted R-squared: 0.7131 ## F-statistic: 419.3 on 3 and 502 DF, p-value: < 2.2e-16 dislim...绘制多项式适合不同多项式度的范围（例如，从1到10），并报告相关的残差平方和。 我们绘制1到10度的多项式并保存RSS。...: 0.7244, Adjusted R-squared: 0.7211 ## F-statistic: 218.6 on 6 and 499 DF, p-value: < 2.2e-16 # plot...绘制结果，并解释您的发现。 library(gam)...plot(gam.fit, se=TRUE, col="blue") 评估在测试集上获得的模型，并解释获得的结果。...**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 非参数Anova检验显示了响应与支出之间存在非线性关系的有力证据，以及响应与Grad.Rate或PhD之间具有中等强度的非线性关系（使用p值为
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