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

R中的线性回归函数比较简单,就是lm(),比较复杂的是对线性模型的诊断和调整.这里结合Statistical Learning和杜克大学的Data Analysis and Statistical Inference的章节以及<R语言实战>的OLS(Ordinary Least Square)回归模型章节来总结一下,诊断多元线性回归模型的操作分析步骤.   1.选择预测变量   因变量比较容易确定,多元回归模型中难在自变量的选择.自变量选择主要可分为向前选择(逐次加使RSS最小的自变量),向后

一.模型假设 传统多元线性回归模型 最重要的假设的原理为: 1. 自变量和因变量之间存在多元线性关系,因变量y能够被x1,x2-.x{k}完全地线性解释:2.不能被解释的部分则为纯粹的无法观测到的误差 其它假设主要为: 1.模型线性,设定正确: 2.无多重共线性: 3.无内生性: 4.随机误差项具有条件零均值.同方差.以及无自相关: 5.随机误差项正态分布 具体见另一篇文章:回归模型的基本假设 二.估计方法 目标:估计出多元回归模型的参数 注:下文皆为矩阵表述,X为自变量矩阵(n*k维),y为因

多元线性回归模型中,如果所有特征一起上,容易造成过拟合使测试数据误差方差过大:因此减少不必要的特征,简化模型是减小方差的一个重要步骤.除了直接对特征筛选,来也可以进行特征压缩,减少某些不重要的特征系数,系数压缩趋近于0就可以认为舍弃该特征. 岭回归(Ridge Regression)和Lasso回归是在普通最小二乘线性回归的基础上加上正则项以对参数进行压缩惩罚. 首先,对于普通的最小二乘线性回归,它的代价函数是: 通过拟合系数β来使RSS最小.方法很简单,求偏导利用线性代数解方程组即可. 根据线

R语言︱LDA主题模型——最优主题...:https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/51547298#comments

A IMA模型是一种著名的时间序列预测方法,主要是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型.ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,包括移动平均过程(MA).自回归过程(AR).自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程.其中ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归, p为自回归项: MA为移动平均,q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数. 通常的建立ARIMA

多元线性回归,主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系,跟一元回归原理差不多,区别在于影响因素(自变量)更多些而已,例如:一元线性回归方程 为: 毫无疑问,多元线性回归方程应该为: 上图中的 x1,  x2, xp分别代表“自变量”Xp截止,代表有P个自变量,如果有“N组样本,那么这个多元线性回归,将会组成一个矩阵,如下图所示: 那么,多元线性回归方程矩阵形式为: 其中: 代表随机误差, 其中随机误差分为:可解释的误差 和 不可解释的误差,随机误差必须满足以下四个条件,多元线性方程才有意义

写在前面的话 按照正常的顺序,本文应该先讲一些线性回归的基本概念,比如什么叫线性回归,线性回规的常用解法等.但既然本文名为<从一个R语言案例学会线性回归>,那就更重视如何使用R语言去解决线性回归问题,因此本文会先讲案例. 线性回归简介 如下图所示,如果把自变量(也叫independent variable)和因变量(也叫dependent variable)画在二维坐标上,则每条记录对应一个点.线性回规最常见的应用场景则是用一条直线去拟和已知的点,并对给定的x值预测其y值.而我们要做的就是找出

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:在自己学LDA主题模型时候,发现该模型有这么几个未解决的问题: 1.LDA主题数量,多少个才是最优的. 2.作出主题之后,主题-主题,主题与词语之间关联如何衡量. 于是在查阅几位老师做的成果之后,将他们的成果撮合在一起.笔者发现R里面目前有两个包可以做LDA模型,是lda包+topicmodels包,两个包在使用的过程中,需要整理的数

目标:利用R语言统计描绘50组实验对比结果 第一步:导入.csv文件 X <- read.table("D:abc11.csv",header = TRUE, sep = ",") 第二步:绘图 ggplot(X, aes(x = aaa, y = bbb)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm") + labs(x = "横坐标标题", y = "纵坐标标题&q

线性回归简介 如下图所示,如果把自变量(也叫independent variable)和因变量(也叫dependent variable)画在二维坐标上,则每条记录对应一个点.线性回规最常见的应用场景则是用一条直线去拟和已知的点,并对给定的x值预测其y值.而我们要做的就是找出一条合适的曲线,也就是找出合适的斜率及纵截矩. SSE & RMSE 上图中的SSE指sum of squared error,也即预测值与实际值之差的平方和,可由此判断该模型的误差.但使用SSE表征模型的误差有些弊端,比如

#线性模型中有关函数#基本函数 a<-lm(模型公式,数据源) #anova(a)计算方差分析表#coef(a)提取模型系数#devinace(a)计算残差平方和#formula(a)提取模型公式#plot(a)绘制模型诊断图#predict(a)用作预测#print(a)显示#residuals()计算残差#setp()逐步回归分析#summary()提取模型资料 #多元线性回归分析 #回归系数的估计 #显著性检验: 1回归系数的显著性检验 t检验 就是检验某个变量系数是否为0 2回归方程的显

#一元线性回归的基本步骤#1.载入数据 给出散点图 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) plot(x,y) #2.线性回归 得到回归方程  并查看回归结果 CG<-lm(y~x) CG summary(CG) #所得回归方程为y=130.83x+28.49#3.线

R通过RODBC连接数据库 stats包中的st函数建立时间序列 funitRoot包中的unitrootTest函数检验单位根 forecast包中的函数进行预测 差分用timeSeries包中diff stats包中的acf和pacf处理自相关和偏自相关stats包中的arima函数模型

rm(list=ls()) gc() memory.limit(4000) library(corrplot) library(rpart) data_health<-read.csv("D:/smart_data0608/smart_data_section_good_15.txt",header=FALSE,sep="\t",na.strings="None")#读健康数据 data_fault<-read.csv("D

请见Github博客:http://wuxichen.github.io/Myblog/timeseries/2014/09/02/RJavaonLinux.html

数据还有很多没弄好,程序还没弄完全好. > read.xlsx("H:/ProjectPaper/论文/1.xlsx","Sheet1") > item<- read.xlsx("H:/ProjectPaper/论文/1.xlsx","Sheet1") > item<- ts(item,start=c(2014)) > plot.ts(item) > itemdiff<- dif

多元线性回归 多元线性回归模型 实际中有很多问题是一个因变量与多个自变量成线性相关,我们可以用一个多元线性回归方程来表示. 为了方便计算,我们将上式写成矩阵形式: Y = XW 假设自变量维度为N W为自变量的系数,下标0 - N X为自变量向量或矩阵,X维度为N,为了能和W0对应,X需要在第一行插入一个全是1的列. Y为因变量 那么问题就转变成,已知样本X矩阵以及对应的因变量Y的值,求出满足方程的W,一般不存在一个W是整个样本都能满足方程,毕竟现实中的样本有很多噪声.最一般的求解W的方式是最小

目录 1.理解回归树和模型树 2.回归树和模型树应用示例 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练数据 4)评估模型 5)提高模型性能 1.理解回归树和模型树 决策树用于数值预测: 回归树:基于到达叶节点的案例的平均值做出预测,没有使用线性回归的方法. 模型树:在每个叶节点,根据到达该节点的案例建立多元线性回归模型.因此叶节点数目越多,一颗模型树越大,比同等回归树更难理解,但模型可能更精确. 将回归加入到决策树: 分类决策树中,一致性(均匀性)由熵值来度量:数值决策树,则通过统计量(如方差.标

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处   机器学习的研究领域是发明计算机算法,把数据转变为智能行为.机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务,而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西. 机器学习一般步骤 收集数据,将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据,机器学习中许多时间花费在数据探索中,它要学习更多的数据信息,识别它们的微小差异 基于数据训练模型,根据你要学习什么的设想,选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能,需要依据一定的检验标准 改进模型的性能,有