R_回归模型实例一

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如何在R语言中使用Logistic回归模型

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概…

机器学习笔记（四）Logistic回归模型实现

一.Logistic回归实现 (一)特征值较少的情况 1. 实验数据吴恩达<机器学习>第二课时作业提供数据1.判断一个学生能否被一个大学录取,给出的数据集为学生两门课的成绩和是否被录取,通过这些数据来预测一个学生能否被录取. 2. 分类结果评估横纵轴(特征)为学生两门课成绩,可以在图中清晰地画出决策边界. 3. 代码实现首先自己实现了梯度下降方法并测试 gradientDesent.m %Logistic gradientDesent function [Theta] = gradie…

R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=30914 最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型(GLM)的研究报告,包括一些图形和统计输出. 我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据.本文获取了全国的2021年全国的气候数据采样时间:2021年1月1号~2021年12月31号采样地点:全国各地. 本次调查搜集了2021年全国不同地区的风向.降雨量.风速.风速变化.最大风速.最大降雨量.闪电概率等数据.并对不同变量之间的相关性进行了调查,对国家数据预测的错误率进行…

SPSS数据分析—Poisson回归模型

在对数线性模型中,我们假设单元格频数分布为多项式分布,但是还有一类分类变量分布也是经常用到的,就是Poisson分布. Poisson分布是某件事发生次数的概率分布,用于描述单位时间.单位面积.单位空间内某件事发生的次数规律,在对数线性模型中 ,如果单元格频数分布服从Poisson分布,那么拟合的模型就是Poisson对数线性模型,由于其结构和回归模型类似,因此也可以称为Poisson回归模型. 由于Poisson回归模型也属于对数线性模型的一种,因此也包含在对数线性模型的过程中例,希望分析…

SPSS数据分析—配对Logistic回归模型

Lofistic回归模型也可以用于配对资料,但是其分析方法和操作方法均与之前介绍的不同,具体表现在以下几个方面1.每个配对组共有同一个回归参数,也就是说协变量在不同配对组中的作用相同2.常数项随着配对组变化而变化,反映了非实验因素在配对组中的作用,但是我们并不关心其大小, 因此在拟合时采用条件似然函数代替了一般似然函数,从而在拟合中消去了反映层因素的参数. SPSS中没有直接拟合配对Logistic回归模型的过程,需要对数据进行一些处理,采用其他方法进行拟合,拟合方法有变量差值拟合和COX模型…

SPSS数据分析—多分类Logistic回归模型

前面我们说过二分类Logistic回归模型,但分类变量并不只是二分类一种,还有多分类,本次我们介绍当因变量为多分类时的Logistic回归模型. 多分类Logistic回归模型又分为有序多分类Logistic回归模型和无序多分类Logistic回归模型一.有序多分类Logistic回归模型有序多分类Logistic回归模型拟合的基本方法是拟合因变量水平数-1个Logistic回归模型,也称为累积多分类Logit模型,实际上就是将因变量依次分割成两个等级,对这两个等级建立二分类Logistic…

SPSS数据分析—二分类Logistic回归模型

对于分类变量,我们知道通常使用卡方检验,但卡方检验仅能分析因素的作用,无法继续分析其作用大小和方向,并且当因素水平过多时,单元格被划分的越来越细,频数有可能为0,导致结果不准确,最重要的是卡方检验不能对连续变量进行分析. 使用线性回归模型可以解决上述的部分问题,但是传统的线性模型默认因变量为连续变量,当因变量为分类变量时,传统线性回归模型的拟合方法会出现问题,因此人们继续发展出了专门针对分类变量的回归模型.此类模型采用的基本方法是采用变量变换,使其符合传统回归模型的要求.根据变换的方法不同也就衍…