【最新】R语言局部多项式回归拟合LOESS回归案例分析报告 附代码数据
【最新】R语言线性回归分析案例报告 附代码数据
R语言线性回归案例报告R初始指令安装“汽车”包：install.packages（“汽车”）加载库汽车加载汽车中的数据：数据（Salaries，package =“car”）查看您的办公桌上的数据（屏幕）：它所表示的薪水视图（帮助）和数据描述：help（薪水）变量的确切名称：名称（薪金）考虑谁是定量和定性的变量分散图虽然有些变量不是量化的，但相反，它们是绝对的，例如秩序是有序的，我们将要制作离散图考虑到图表，我们将运行变量之间的简单回归模型：“yrs.since.phd”“yrs.service”，但首先让我们来回顾一下变量之间的相关性。
因此，我们要确定假设正态性的相关系数考虑到这两个变量之间的相关性高，解释结果结果因变量yrs.since.phd的选择是正确的，请解释为什么编写表单的模型：y = intercept + oendiente * x解释截距和斜率假设检验根据测试结果，考虑到p值= 2e-16，是否拒绝了5％的显着性值的假设？斜率为零根据测试结果，考虑到p值= 2e-16，关于斜率的假设是否被拒绝了5％的显着性值？考虑到变量yrs.service在模型中是重要的模型和测试调整考虑到R的平方值为0.827，你认为该模型具有良好的线性拟合？解释调整的R平方值考虑到验证数据与模型拟合的测试由F统计得到：1894在1和395 DF，p值：<2.2e-16认为模型符合调整？ ##使用模型进行估计为变量x的以下值查找yrs.since.phd的估计值：Graficas del modeloValidación del modeloEn este caso se desea determinar los residuos(error)entre el modelo y lo observado y ver si los residuos cumplen con: 1. Tener media=0 2. Varianza= constante 3. Se distribuyen normal(0,constante) Los residuos se generan a continuación (por facilidad solo generamos los primeros 20 [1:20])Valores ajustados, es decir el valor de la variable y dad0 por el modelo (por facilidad solo generamos los primeros 20 [1:20])Prueba de normalidad, utilizamos la prueba QQ que permite deducir si los datos se ajustan a la normal (si los datos estan cerca de la línea)Validación del modeloEn este caso se desea determinar los residuos(error)entre el modelo y lo observado y ver si los residuos cumplen con: 1. Tener media=0 2. Varianza= constante 3. Se distribuyen normal(0,constante) Los residuos se generan a continuación (por facilidad solo generamos los primeros 20 [1:20])Valores ajustados, es decir el valor de la variable y dad0 por el modelo (por facilidad solo generamos los primeros 20 [1:20])Prueba de normalidad, utilizamos la prueba QQ que permite deducir si los datos se ajustan a la normal (si los datos estan cerca de la línea)condidera que los que estan a más de dos desviaciones estandar se distribuyen normal?。
R语言多元Logistic逻辑回归应用案例
R语言多元Logistic逻辑回归应用案例原文链接:/?p=2640可以使用阶梯函数通过逐步过程确定多重逻辑回归。
此函数选择模型以最小化AIC。
如何进行多重逻辑回归可以使用阶梯函数通过逐步过程确定多重逻辑回归。
此函数选择模型以最小化AIC。
通常建议不要盲目地遵循逐步程序，而是要使用拟合统计（AIC，AICc，BIC）比较竞争模型，或者根据生物学或科学上合理的可用变量建立模型。
多重相关是研究潜在自变量之间关系的一种工具。
例如，如果两个独立变量彼此相关，可能在最终模型中都不需要这两个变量，但可能有理由选择一个变量而不是另一个变量。
多重相关创建数值变量的数据框1.2.3.Data.num $ Status = as.numeric（Data.num $ Status）4.5.Data.num $ Length = as.numeric（Data.num $ Length）6.7.Data.num $ Migr = as.numeric（Data.num $ Migr）8.9.Data.num $ Insect = as.numeric（Data.num $ Insect）10.11.Data.num $ Diet = as.numeric（Data.num $ Diet）12.13.Data.num $ Broods = as.numeric（Data.num $ Broods）14.15.Data。
num $ Wood = as.numeric（Data.num $ Wood）16.17.Data.num $ Upland = as.numeric（Data.num $ Upland）18.19.Data.num $ Water = as.numeric（Data.num $ Water）20.21.Data.num $ Release = as.numeric（Data.num $ Release）22.23.Data.num $ Indiv = as.numeric（Data.num $ Indiv）24.25.###检查新数据框架26.27.headtail（Data.num）28.29. 1 1 1520 9600.0 1.21 1 12 2 6.0 1 0 0 1 6 2930.31. 2 1 1250 5000.0 0.56 1 0 1 6.0 1 0 0 1 10 8532.33. 3 1 870 3360.0 0.07 1 0 1 4.0 1 0 0 1 3 834.35.77 0 170 31.0 0.55 3 12 2 4.0 NA 1 0 0 1 236.37.78 0 210 36.9 2.00 2 8 2 3.7 1 0 0 1 1 238.39.79 0 225 106.5 1.20 2 12 2 4.8 2 0 0 0 1 240.41.检查变量之间的相关性42.43.###注意我在这里使用了Spearman相关多个逻辑回归的例子在此示例中，数据包含缺失值。
R语言线性回归数据分析案例可视化报告 (附代码数据)
R语言线性回归数据分析案例可视化报告从源下载数据集。
2.清理数据2.a放入数据列pimalm<-lm(class~npreg+glucose+bp+triceps+insulin+bmi+dia betes+age, data=pima)去除大p值的变量（p值> 0.005）Remove variables (insulin, age) with large p value (p value > 0.005) After the variables are dropped, the R-squared value remain about the same. This suggests the variables dropped do not have much effect on the model.Residual analysis shows almost straight line with distribution around zero. Due to this pattern, this model is not as robust.qqnorm(resid(pimalm), col="blue")qqline(resid(pimalm), col="red")The second dataset with much simpler variables. Although intuitively the variables both effect the output, the amount of effect by each variable is interesting. This dataset was examined to have a better sense of how multivariate regression will perform.allbacks.lm<-lm(weight~volume+area, data=allbacks) summary(allbacks.lm)qqnorm(resid(allbacks.lm), col="blue") qqline(resid(allbacks.lm), col="red")。
【原创】在R语言中实现Logistic逻辑回归数据分析报告论文(含代码数据)
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog在R语言中实现Logistic逻辑回归数据分析报告来源：大数据部落|逻辑回归是拟合回归曲线的方法，当y是分类变量时，y = f（x）。
典型的使用这种模式被预测Ÿ给定一组预测的X。
预测因子可以是连续的，分类的或两者的混合。
R中的逻辑回归实现R可以很容易地拟合逻辑回归模型。
要调用的函数是glm()，拟合过程与线性回归中使用的过程没有太大差别。
在这篇文章中，我将拟合一个二元逻辑回归模型并解释每一步。
数据集我们将研究泰坦尼克号数据集。
这个数据集有不同版本可以在线免费获得，但我建议使用Kaggle提供的数据集，因为它几乎可以使用（为了下载它，你需要注册Kaggle）。
数据集（训练）是关于一些乘客的数据集合（准确地说是889），并且竞赛的目标是预测生存（如果乘客幸存，则为1，否则为0）基于某些诸如服务等级，性别，年龄等特征。
正如您所看到的，我们将使用分类变量和连续变量。
数据清理过程咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog在处理真实数据集时，我们需要考虑到一些数据可能丢失或损坏的事实，因此我们需要为我们的分析准备数据集。
作为第一步，我们使用该函数加载csv数据read.csv()。
确保参数na.strings等于c("")使每个缺失值编码为a NA。
这将帮助我们接下来的步骤。
training.data.raw < - read.csv（'train.csv'，header = T，na.strings = c（“”））现在我们需要检查缺失的值，并查看每个变量的唯一值，使用sapply()函数将函数作为参数传递给数据框的每一列。
sapply（training.data.raw，function（x）sum（is.na（x）））PassengerId生存的Pclass名称性别0 0 0 0 0 年龄SibSp Parch票价177 0 0 0 0 小屋着手687 2 sapply（training.data.raw，函数（x）长度（unique（x）））PassengerId生存的Pclass名称性别891 2 3 891 2 年龄SibSp Parch票价89 7 7 681 248 小屋着手148 4对缺失值进行可视化处理可能会有所帮助：Amelia包具有特殊的绘图功能missmap()，可以绘制数据集并突出显示缺失值：咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog可变机舱有太多的缺失值，我们不会使用它。
【原创】在R语言中实现Logistic逻辑回归数据分析报告论文(代码+数据)
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog在R语言中实现Logistic逻辑回归数据分析报告来源：大数据部落|原文链接/?p=2652逻辑回归是拟合回归曲线的方法，当y是分类变量时，y = f（x）。
典型的使用这种模式被预测Ÿ给定一组预测的X。
预测因子可以是连续的，分类的或两者的混合。
R中的逻辑回归实现R可以很容易地拟合逻辑回归模型。
要调用的函数是glm()，拟合过程与线性回归中使用的过程没有太大差别。
在这篇文章中，我将拟合一个二元逻辑回归模型并解释每一步。
数据集我们将研究泰坦尼克号数据集。
这个数据集有不同版本可以在线免费获得，但我建议使用Kaggle提供的数据集，因为它几乎可以使用（为了下载它，你需要注册Kaggle）。
数据集（训练）是关于一些乘客的数据集合（准确地说是889），并且竞赛的目标是预测生存（如果乘客幸存，则为1，否则为0）基于某些诸如服务等级，性别，年龄等特征。
正如您所看到的，我们将使用分类变量和连续变量。
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog数据清理过程在处理真实数据集时，我们需要考虑到一些数据可能丢失或损坏的事实，因此我们需要为我们的分析准备数据集。
作为第一步，我们使用该函数加载csv数据read.csv()。
确保参数na.strings等于c("")使每个缺失值编码为a NA。
这将帮助我们接下来的步骤。
training.data.raw < - read.csv（'train.csv'，header = T，na.strings = c（“”））现在我们需要检查缺失的值，并查看每个变量的唯一值，使用sapply()函数将函数作为参数传递给数据框的每一列。
sapply（training.data.raw，function（x）sum（is.na（x）））PassengerId生存的Pclass名称性别0 0 0 0 0 年龄SibSp Parch票价177 0 0 0 0 小屋着手687 2 sapply（training.data.raw，函数（x）长度（unique（x）））PassengerId生存的Pclass名称性别891 2 3 891 2 年龄SibSp Parch票价89 7 7 681 248 小屋着手148 4对缺失值进行可视化处理可能会有所帮助：Amelia包具有特殊的绘图功能missmap()，可以绘制数据集并突出显示缺失值：咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog可变机舱有太多的缺失值，我们不会使用它。
R语言数据分析回归研究案例报告 附代码数据
R语言数据分析回归研究案例：移民政策偏好是否有准确的刻板印象？数据重命名，重新编码，重组Group <chr> Count<dbl>Percent<dbl>6 476 56.00 5 179 21.062 60 7.063 54 6.354 46 5.41 1 27 3.18 0 8 0.94对Kirkegaard＆Bjerrekær2016的再分析确定用于本研究的32个国家的子集的总体准确性。
#降低样本的＃精确度GG_scatter(dk_fiscal, "mean_estimate", "dk_benefits_use",GG_scatter(dk_fiscal_sub, "mean_estimate", "dk_benefits_us e", case_names="Names")GG_scatter(dk_fiscal, "mean_estimate", "dk_fiscal", case_n ames="Names")#compare Muslim bias measures#can we make a bias measure that works without ratio scaleScore stereotype accuracy#add metric to main datad$stereotype_accuracy=indi_accuracy$pearson_rGG_save("figures/aggr_retest_stereotypes.png")GG_save("figures/aggregate_accuracy.png")GG_save("figures/aggregate_accuracy_no_SYR.png")Muslim bias in aggregate dataGG_save("figures/aggregate_muslim_bias.png")Immigrant preferences and stereotypesGG_save("figures/aggregate_muslim_bias_old_data.png") Immigrant preferences and stereotypesGG_save("figures/aggr_fiscal_net_opposition_no_SYR.png")GG_save("figures/aggr_stereotype_net_opposition.png")GG_save("figures/aggr_stereotype_net_opposition_no_SYR.pn g")lhs <chr>op<chr > rhs <chr> est <dbl> se <dbl> z <dbl> pvalue <dbl> net_opposition ~ mean_estimate_fiscal -4.4e-01 0.02303 -19.17 0.0e+00net_opposition~Muslim_frac 4.3e-02 0.05473 0.79 4.3e-01net_opposition~~net_opposition 6.9e-03 0.00175 3.94 8.3e-05dk_fiscal ~~ dk_fiscal 6.2e+03 0.00000 NA NAMuslim_frac~~Muslim_frac1.7e-01 0.0000NANAIndividual level modelsGG_scatter(example_muslim_bias, "Muslim", "resid", case_na mes="name")+#exclude Syria#distributiondescribe(d$Muslim_bias_r)%>%print()GG_save("figures/muslim_bias_dist.png")## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `GG_scatter(mediation_example, "Muslim", "resid", case_name s="name", repel_names=T)+scale_x_continuous("Muslim % in home country", labels=scal#stereotypes and preferencesmediation_model=plyr::ldply(seq_along_rows(d), function(rGG_denhist(mediation_model, "Muslim_resid_OLS", vline=medi an)## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `add to main datad$Muslim_preference=mediation_model$Muslim_resid_OLS Predictors of individual primary outcomes#party modelsrms::ols(stereotype_accuracy~party_vote, data=d)GG_group_means(d, "Muslim_bias_r", "party_vote")+ theme(axis.text.x=element_text(angle=-30, hjust=0))GG_group_means(d, "Muslim_preference", "party_vote")+#party agreement cors wtd.cors(d_parties)。
【原创】R语言线性回归案例数据分析可视化报告(附代码数据)
R语言线性回归案例数据分析可视化报告在本实验中，我们将查看来自所有30个职业棒球大联盟球队的数据，并检查一个赛季的得分与其他球员统计数据之间的线性关系。
我们的目标是通过图表和数字总结这些关系，以便找出哪个变量（如果有的话）可以帮助我们最好地预测一个赛季中球队的得分情况。
数据用变量at_bats绘制这种关系作为预测。
关系看起来是线性的吗？如果你知道一个团队的at_bats，你会习惯使用线性模型来预测运行次数吗？散点图.如果关系看起来是线性的，我们可以用相关系数来量化关系的强度。
.残差平方和回想一下我们描述单个变量分布的方式。
回想一下，我们讨论了中心，传播和形状等特征。
能够描述两个数值变量（例如上面的runand at_bats）的关系也是有用的。
从前面的练习中查看你的情节，描述这两个变量之间的关系。
确保讨论关系的形式，方向和强度以及任何不寻常的观察。
正如我们用均值和标准差来总结单个变量一样，我们可以通过找出最符合其关联的线来总结这两个变量之间的关系。
使用下面的交互功能来选择您认为通过点云的最佳工作的线路。
# Click two points to make a line.After running this command, you’ll be prompted to click two points on the plot to define a line. Once you’ve done that, the line you specified will be shown in black and the residuals in blue. Note that there are 30 residuals, one for each of the 30 observations. Recall that the residuals are the difference between the observed values and the values predicted by the line:e i=y i−y^i ei=yi−y^iThe most common way to do linear regression is to select the line that minimizes the sum of squared residuals. To visualize the squared residuals, you can rerun the plot command and add the argument showSquares = TRUE.## Click two points to make a line.Note that the output from the plot_ss function provides you with the slope and intercept of your line as well as the sum of squares.Run the function several times. What was the smallest sum of squares that you got? How does it compare to your neighbors?Answer: The smallest sum of squares is 123721.9. It explains the dispersion from mean. The linear modelIt is rather cumbersome to try to get the correct least squares line, i.e. the line that minimizes the sum of squared residuals, through trial and error. Instead we can use the lm function in R to fit the linear model (a.k.a. regression line).The first argument in the function lm is a formula that takes the form y ~ x. Here it can be read that we want to make a linear model of runs as a function of at_bats. The second argument specifies that R should look in the mlb11 data frame to find the runs and at_bats variables.The output of lm is an object that contains all of the information we need about the linear model that was just fit. We can access this information using the summary function.Let’s consider this output piece by piece. First, the formula used to describe the model is shown at the top. After the formula you find the five-number summary of the residuals. The “Coefficients” table shown next is key; its first column displays the linear model’s y-intercept and the coefficient of at_bats. With this table, we can write down the least squares regression line for the linear model:y^=−2789.2429+0.6305∗atbats y^=−2789.2429+0.6305∗atbatsOne last piece of information we will discuss from the summary output is the MultipleR-squared, or more simply, R2R2. The R2R2value represents the proportion of variability in the response variable that is explained by the explanatory variable. For this model, 37.3% of the variability in runs is explained by at-bats.output, write the equation of the regression line. What does the slope tell us in thecontext of the relationship between success of a team and its home runs?Answer: homeruns has positive relationship with runs, which means 1 homeruns increase 1.835 times runs.Prediction and prediction errors Let’s create a scatterplot with the least squares line laid on top.The function abline plots a line based on its slope and intercept. Here, we used a shortcut by providing the model m1, which contains both parameter estimates. This line can be used to predict y y at any value of x x. When predictions are made for values of x x that are beyond the range of the observed data, it is referred to as extrapolation and is not usually recommended. However, predictions made within the range of the data are more reliable. They’re also used to compute the residuals.many runs would he or she predict for a team with 5,578 at-bats? Is this an overestimate or an underestimate, and by how much? In other words, what is the residual for thisprediction?Model diagnosticsTo assess whether the linear model is reliable, we need to check for (1) linearity, (2) nearly normal residuals, and (3) constant variability.Linearity: You already checked if the relationship between runs and at-bats is linear using a scatterplot. We should also verify this condition with a plot of the residuals vs. at-bats. Recall that any code following a # is intended to be a comment that helps understand the code but is ignored by R.6.Is there any apparent pattern in the residuals plot? What does this indicate about the linearity of the relationship between runs and at-bats?Answer: the residuals has normal linearity of the relationship between runs ans at-bats, which mean is 0.Nearly normal residuals: To check this condition, we can look at a histogramor a normal probability plot of the residuals.7.Based on the histogram and the normal probability plot, does the nearly normal residuals condition appear to be met?Answer: Yes.It’s nearly normal.Constant variability:1. Choose another traditional variable from mlb11 that you think might be a goodpredictor of runs. Produce a scatterplot of the two variables and fit a linear model. Ata glance, does there seem to be a linear relationship?Answer: Yes, the scatterplot shows they have a linear relationship..1.How does this relationship compare to the relationship between runs and at_bats?Use the R22 values from the two model summaries to compare. Does your variable seem to predict runs better than at_bats? How can you tell?1. Now that you can summarize the linear relationship between two variables, investigatethe relationships between runs and each of the other five traditional variables. Which variable best predicts runs? Support your conclusion using the graphical andnumerical methods we’ve discussed (for the sake of conciseness, only include output for the best variable, not all five).Answer: The new_obs is the best predicts runs since it has smallest Std. Error, which the points are on or very close to the line.1.Now examine the three newer variables. These are the statistics used by the author of Moneyball to predict a teams success. In general, are they more or less effective at predicting runs that the old variables? Explain using appropriate graphical andnumerical evidence. Of all ten variables we’ve analyzed, which seems to be the best predictor of runs? Using the limited (or not so limited) information you know about these baseball statistics, does your result make sense?Answer: ‘new_slug’ as 87.85% ,‘new_onbase’ as 77.85% ,and ‘new_obs’ as 68.84% are predicte better on ‘runs’ than old variables.1. Check the model diagnostics for the regression model with the variable you decidedwas the best predictor for runs.This is a product of OpenIntro that is released under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported. This lab was adapted for OpenIntro by Andrew Bray and Mine Çetinkaya-Rundel from a lab written by the faculty and TAs of UCLA Statistics.。
【最新】R语言 回归数据统计分析课件教案讲义(附代码数据)
Chapter2DJM30January2018What is this chapter about?Problems with regression,and in particular,linear regressionA quick overview:1.The truth is almost never linear.2.Collinearity can cause difficulties for numerics and interpretation.3.The estimator depends strongly on the marginal distribution of X.4.Leaving out important variables is bad.5.Noisy measurements of variables can be bad,but it may not matter. Asymptotic notation•The Taylor series expansion of the mean functionµ(x)at some point uµ(x)=µ(u)+(x−u) ∂µ(x)∂x|x=u+O( x−u 2)•The notation f(x)=O(g(x))means that for any x there exists a constant C such that f(x)/g(x)<C.•More intuitively,this notation means that the remainder(all the higher order terms)are about the size of the distance between x and u or smaller.•So as long as we are looking at points u near by x,a linear approximation toµ(x)=E[Y|X=x]is reasonably accurate.What is bias?•We need to be more specific about what we mean when we say bias.•Bias is neither good nor bad in and of itself.•A very simple example:let Z1,...,Z n∼N(µ,1).•We don’t knowµ,so we try to use the data(the Z i’s)to estimate it.•I propose3estimators:1. µ1=12,2. µ2=Z6,3. µ3=Z.•The bias(by definition)of my estimator is E[ µ]−µ.•Calculate the bias and variance of each estimator.Regression in general•If I want to predict Y from X ,it is almost always the case thatµ(x )=E [Y |X =x ]=x β•There are always those errors O ( x −u )2,so the bias is not zero.•We can include as many predictors as we like,but this doesn’t change the fact that the world isnon-linear .Covariance between the prediction error and the predictors•In theory,we have (if we know things about the state of nature)β∗=arg min βE Y −Xβ 2 =Cov [X,X ]−1Cov [X,Y ]•Define v −1=Cov [X,X ]−1.•Using this optimal value β∗,what is Cov [Y −Xβ∗,X ]?Cov [Y −Xβ∗,X ]=Cov [Y,X ]−Cov [Xβ∗,X ](Cov is linear)=Cov [Y,X ]−Cov X (v −1Cov [X,Y ]),X(substitute the def.of β∗)=Cov [Y,X ]−Cov [X,X ]v −1Cov [X,Y ](Cov is linear in the first arg)=Cov [Y,X ]−Cov [X,Y ]=0.Bias and Collinearity•Adding or dropping variables may impact the bias of a model •Suppose µ(x )=β0+β1x 1.It is linear.What is our estimator of β0?•If we instead estimate the model y i =β0,our estimator of β0will be biased.How biased?•But now suppose that x 1=12always.Then we don’t need to include x 1in the model.Why not?•Form the matrix [1x 1].Are the columns collinear?What does this actually mean?When two variables are collinear,a few things happen.1.We cannot numerically calculate (X X )−1.It is rank deficient.2.We cannot intellectually separate the contributions of the two variables.3.We can (and should)drop one of them.This will not change the bias of our estimator,but it will alterour interpretations.4.Collinearity appears most frequently with many categorical variables.5.In these cases,software automatically drops one of the levels resulting in the baseline case being inthe intercept.Alternately,we could drop the intercept!6.High-dimensional problems (where we have more predictors than observations)also lead to rankdeficiencies.7.There are methods (regularizing)which attempt to handle this issue (both the numerics and theinterpretability).We may have time to cover them slightly.【原创】定制代写 r 语言/python/spss/matlab/WEKA/sas/sql/C++/stata/eviews 数据挖掘和统计分析可视化调研报告等服务（附代码数据）,官网咨询链接：/teradat有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了White noiseWhite noise is a stronger assumption than Gaussian .Consider a random vector .1. ∼N (0,Σ).2. i ∼N (0,σ2(x i )).3. ∼N (0,σ2I ).The third is white noise.The are normal,their variance is constant for all i and independent of x i ,and they are independent.Asymptotic efficiencyThis and MLE are covered in 420.There are many properties one can ask of estimators θof parameters θ1.Unbiased:E θ−θ=02.Consistent: θn →∞−−−−→θ3.Efficient:V θ is the smallest of all unbiased estimators4.Asymptotically efficient:Maybe not efficient for every n ,but in the limit,the variance is the smallest of all unbiased estimators.5.Minimax:over all possible estimators in some class,this one has the smallest MSE for the worst problem.6....Problems with R-squaredR 2=1−SSE ni =1(Y i −Y )2=1−MSE 1n n i =1(Y i −Y )2=1−SSE SST •This gets spit out by software •X and Y are both normal with (empirical)correlation r ,then R 2=r 2•In this nice case,it measures how tightly grouped the data are about the regression line •Data that are tightly grouped about the regression line can be predicted accurately by the regression line.•Unfortunately,the implication does not go both ways.•High R 2can be achieved in many ways,same with low R 2•You should just ignore it completely (and the adjusted version),and encourage your friends to do the sameHigh R-squared with non-linear relationshipgenY <-function (X,sig)Y =sqrt (X)+sig *rnorm (length (X))sig=0.05;n=100X1=runif (n,0,1)X2=runif (n,1,2)X3=runif (n,10,11)df =data.frame (x=c (X1,X2,X3),grp =rep (letters[1:3],each=n))df $y =genY (df $x,sig)ggplot (df,aes (x,y,color=grp))+geom_point ()+geom_smooth (method = lm ,fullrange=TRUE ,se =FALSE )+ylim (0,4)+stat_function (fun=sqrt,color= black)12340369xy grpab cdf %>%group_by (grp)%>%summarise (rsq =summary (lm (y ~x))$r.sq)###A tibble:3x 2##grp rsq ##<fctr><dbl>##1a 0.924##2b 0.845##3c 0.424。
r语言中多项式拟合代码
r语言中多项式拟合代码R语言中的多项式拟合是一种常见的数据分析方法，它可以通过拟合多项式函数来描述数据的变化趋势。
下面是R语言中进行多项式拟合的代码。
首先，我们需要准备一组数据，假设我们有一个数据框df，其中包含了x和y两列数据，我们可以使用下面的代码来生成这个数据框。
```Rx <- seq(0, 10, length.out = 100)y <- sin(x) + rnorm(100, sd = 0.1)df <- data.frame(x = x, y = y)```这里我们生成了一个包含100个数据点的数据框，其中x的取值范围是0到10，y的取值是在sin(x)的基础上加上一个标准差为0.1的正态分布噪声。
接下来，我们可以使用R语言中的lm函数来进行多项式拟合。
lm函数的第一个参数是一个公式，用来描述模型的形式。
在多项式拟合中，我们可以使用I函数来表示x的幂次，例如I(x^2)表示x的平方。
lm函数的第二个参数是数据框，用来指定数据源。
下面是一个拟合二次多项式的例子。
```Rfit <- lm(y ~ I(x^2) + x, data = df)```这里我们拟合了一个二次多项式，模型的形式为y = a + bx + cx^2，其中a、b、c是拟合出来的系数。
fit是一个lm对象，可以使用summary函数来查看拟合结果。
```Rsummary(fit)```输出的结果中包含了拟合的系数、拟合的R-squared值、残差的标准差等信息。
我们可以使用plot函数来绘制拟合结果。
```Rplot(df$x, df$y)lines(df$x, predict(fit), col = "red")```这里我们先绘制了原始数据的散点图，然后使用lines函数绘制了拟合出来的曲线。
predict函数可以用来计算拟合曲线上每个点的值。
除了二次多项式，我们还可以拟合更高次的多项式，例如三次多项式、四次多项式等。
R语言回归模型项目分析报告论文(附代码数据)
回归模型项目分析报告论文（附代码数据）摘要该项目包括评估一组变量与每加仑（MPG）英里之间的关系。
汽车趋势大体上是对这个具体问题的答案的本质感兴趣：* MPG的自动或手动变速箱更好吗？*量化自动和手动变速器之间的手脉差异。
我们在哪里证实传输不足以解释MPG的变化。
我们已经接受了这个项目的加速度，传输和重量作为解释汽油里程使用率的84％变化的变量。
分析表明，通过使用我们的最佳拟合模型来解释哪些变量解释了MPG 的大部分变化，我们可以看到手册允许我们以每加仑2.97多的速度驱动。
（A.1）1.探索性数据分析通过第一个简单的分析，我们通过箱形图可以看出，手动变速箱肯定有更高的mpg结果，提高了性能。
基于变速箱类型的汽油里程的平均值在下面的表格中给出，传输比自动传输产生更好的性能。
根据附录A.4，通过比较不同传输的两种方法，我们排除了零假设的0.05％的显着性。
第二个结论嵌入上面的图表使我们看到，其他变量可能会对汽油里程的使用有重要的作用，因此也应该考虑。
由于simplistisc模型显示传播只能解释MPG变异的35％（AppendiX A.2。
）我们将测试不同的模型，我们将在这个模型中减少这个变量的影响，以便能够回答，如果传输是唯一的变量要追究责任，或者如果其他变量的确与汽油里程的关系更强传输本身。
（i.e.MPG）。
### 2.模型测试（线性回归和多变量回归）从Anova分析中我们可以看出，仅仅接受变速箱作为与油耗相关的唯一变量的模型将是一个误解。
一个更完整的模型，其中的变量，如重量，加速度和传输被考虑，将呈现与燃油里程使用（即MPG）更强的关联。
一个F = 62.11告诉我们，如果零假设是真的，那么这个大的F比率的可能性小于0.1％的显着性是可能的，因此我们可以得出结论：模型2显然是一个比油耗更好的预测值仅考虑传输。
为了评估我们模型的整体拟合度，我们运行了另一个分析来检索调整的R平方，这使得我们可以推断出模型2，其中传输，加速度和重量被选择，如果我们需要，它解释了大约84％的变化预测汽油里程的使用情况。
【最新】R语言分段回归 数据分析 案例报告(附代码数据)
R语言分段回归数据数据分析案例报告# 读取数据data=read.csv("artificial-cover.csv")# 查看部分数据head(data)## tree.cover shurb.grass.cover## 1 13.2 16.8## 2 17.2 21.8## 3 45.4 48.8## 4 53.6 58.7## 5 58.5 55.5## 6 63.3 47.2#######先调用spline包library ( splines )###########用lm拟合，主要注意部分是bs（age,knots=c(...)）这部分把自变量分成不同部分fit =lm(tree.cover~bs(shurb.grass.cover ,knots =c(25 ,40 ,60) ),data=da ta )############进行预测，预测数据也要分区pred=predict (fit , newdata =list(shurb.grass.cover =data$shurb.grass. cover),se=T)#############然后画图plot(fit)# 可以构造一个相对复杂的 LOWESS 模型（span参数取小一些），然后和一个简单的模型比较，如：x<-data$shurb.grass.covery<-data$tree.coverplot(x,y,type="l",col=2)fit3 =loess(y ~x, span =0.2)fit4 =loess(y ~1 +x +I(x >30) +I((x -30) *(x >30)),span =1, degree =1)par(mar =c(4, 4, 0, 0), family ="serif", mgp =c(2, 1, 0))plot(x, y, pch =20, col ="darkgray")lines(x, fitted(fit3), lwd =2, col =2)lines(x, fitted(fit4), lwd =2, lty =2)library(ggplot2)## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 3.3.3qplot(x, y) +geom_smooth() # 总趋势## `geom_smooth()` using method = 'loess'qplot(x, y, group = x >30) +geom_smooth() +theme(panel.background = element_rect(fill ='white', colour ='black')) # 按30前后分组## `geom_smooth()` using method = 'loess'# 其他数据# 读取数据data=read.csv("其他数据.csv")# 查看部分数据data=data[,1:4]head(data)## year Soil vegetation SEM ## 1 1999 -3.483724 -2.528836 2.681003 ## 2 1999 -3.452582 -2.418049 2.348640 ## 3 1999 -3.350827 -2.590552 2.696037 ## 4 1999 -3.740395 -2.933848 3.627112 ## 5 1999 -3.465906 -2.694211 2.333755 ## 6 1999 -3.381802 -2.788154 2.656276 #####因变量 Soil#######先调用spline包library ( splines )###########用lm拟合，主要注意部分是bs（age,knots=c(...)）这部分把自变量分成不同部分fit =lm(Soil~bs(vegetation ,knots =c(-2 ,0 ,1) ),data=data )############进行预测，预测数据也要分区pred=predict (fit , newdata =list(vegetation =data$vegetation),se=T) #############然后画图plot(fit)# 可以构造一个相对复杂的 LOWESS 模型（span 参数取小一些），然后和一个简单的模型比较，如：x<-data$vegetationy<-data$Soilplot(x,y,type="l",col=2)fit3 =loess(y ~x, span =0.2)fit4 =loess(y ~1 +x +I(x >0) +I((x -0) *(x >0)),span =1, degree =1)par(mar =c(4, 4, 0, 0), family ="serif", mgp =c(2, 1, 0)) plot(x, y, pch =20, col ="darkgray")lines(x, fitted(fit3), lwd =2, col =2)lines(x, fitted(fit4), lwd =2, lty =2)library(ggplot2)qplot(x, y) +geom_smooth() +theme(panel.background =element_rect(fil l ='white', colour ='black')) # 按30前后分组## `geom_smooth()` using method = 'loess'# 总趋势qplot(x, y, group = x >0) +geom_smooth() +theme(panel.background =e lement_rect(fill ='white', colour ='black')) # 按30前后分组## `geom_smooth()` using method = 'loess'# 按0前后分组#####因变量 SEM#######先调用spline包library ( splines )###########用lm拟合，主要注意部分是bs（age,knots=c(...)）这部分把自变量分成不同部分fit =lm(SEM~bs(vegetation ,knots =c(-2 ,0 ,1) ),data=data )############进行预测，预测数据也要分区pred=predict (fit , newdata =list(vegetation =data$vegetation),se=T) #############然后画图plot(fit)# 可以构造一个相对复杂的 LOWESS 模型（span 参数取小一些），然后和一个简单的模型比较，如：x<-data$vegetationy<-data$SEMplot(x,y,type="l",col=2)fit3 =loess(y ~x, span =0.2)fit4 =loess(y ~1 +x +I(x >0) +I((x -0) *(x >0)),span =1, degree =1)par(mar =c(4, 4, 0, 0), family ="serif", mgp =c(2, 1, 0)) plot(x, y, pch =20, col ="darkgray")lines(x, fitted(fit3), lwd =2, col =2)lines(x, fitted(fit4), lwd =2, lty =2)library(ggplot2)qplot(x, y) +geom_smooth()+theme(panel.background =element_rect(fill ='white', colour ='black')) # 按30前后分组## `geom_smooth()` using method = 'loess'# 总趋势qplot(x, y, group = x >0) +geom_smooth() +theme(panel.background =e lement_rect(fill ='white', colour ='black')) # 按30前后分组## `geom_smooth()` using method = 'loess'# 按0前后分组NA。
【最新】R语言局部多项式回归拟合LOESS回归案例分析报告 附代码数据
【原创】R语言报告论文（附代码数据）有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了R语言局部多项式回归拟合LOESS回归案例分析报告LOESS回归是用来拟合平滑易变的时间序列的最常见的方法。
这是一种非参数方法，其中最小二乘回归在局部子集中执行。
介绍局部回归的LOESS是一种非参数方法，适合多重回归。
如果你知道你的X变量被绑定在一个范围内，这可以是特别足智多谋的。
可以使用loess()数值向量来进行LOESS回归，以使其平滑并在局部（即，在训练值X s内）预测Y. 邻域的大小可以使用span参数来控制，范围在0到1之间。
它控制平滑的程度。
所以，值越大span，拟合曲线越平滑。
在没有解释变量的情况下，预测变量可以仅仅是从1到观察次数的指数。
如果有其他解释变量可用，也可以使用它们（最多4个）。
例子对于这个例子，我们将尝试根据数据包中的数据集，对失业的中位数时间进行局部回归和平滑处理。
我们只考虑这个分析的前80行，因此在下面的图表中更容易观察平滑的程度。
economicsggplot2预测LOESS从上图可以看出，随着跨度的增加，曲线的平滑度也随之增加。
寻找最佳的平滑范围随着平滑span度的变化，拟合曲线的精度也会发生变化。
如果你的意图是最小化错误，那么optim()可以用它来找到span最小化平方误差和（SSE）的值。
对于这种情况，从图形上直观的看，较低的上证指数可能会在较低的价值下实现span，但对于更具挑战性的情况，optimizing跨度可能有所帮助。
为了实现optim()，我们定义了计算SSE的函数。
需要一个错误处理机制来解决span产生非数字的非常低的值和情况。
模拟退火方法（SANN）在这里实现，以找到span最小的SSE。
该par参数指定的第一个值span处optim()开始搜索。
【原创】R语言报告论文（附代码数据）有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了对于这种情况，最好的span结果是0.05433SSE和最小的SSE 3.85e-28。
【原创】R语言经济指标回归、时间序列分析报告论文附代码数据
【原创】R语言经济指标回归、时间序列分析报告论文附代码数据
本文使用R语言对经济指标进行回归和时间序列分析，旨在探讨经济指标对GDP的影响以及GDP的未来走势。
首先，我们使用OLS回归分析了GDP与各经济指标之间的关系，并通过分析结果
得出相关结论。
接着，我们引入时间序列分析工具ARIMA模型对GDP进行预测，并对预测结果进行解读，为决策者提供参考。
除此之外，我们还附上了相关代码和数据，以便读者复现整个分析过程。
本文的主要内容包括：
1. 数据获取和处理
2. OLS回归分析
3. 时间序列分析
4. 结论与反思
通过本文的分析和打磨，我们不仅对R语言的应用和经济分析方法有了进一步的了解，更得出了一些有价值的结论，这些结论对
于制定经济政策有一定的参考意义。
同时，本文的数据和代码也可以为读者在以后的应用和研究中提供参考价值。
需要说明的是，本文中使用的数据来自官方统计机构的公开数据，数据的准确性和真实性得到了验证。
为了避免涉及版权问题，本文中没有引用其他的资料。
我们相信，本文对于对经济分析和R语言感兴趣的读者有一定帮助，同时也欢迎大家提出宝贵的意见和建议，以便我们进一步提高分析的质量和深度。
转载几个R语言中实现Logistic回归模型的案例
转载⼏个R语⾔中实现Logistic回归模型的案例案例⼀：本⽂⽤例来⾃于John Maindonald所著的《Data Analysis and Graphics Using R》⼀书，其中所⽤的数据集是anesthetic，数据集来⾃于⼀组医学数据，其中变量conc表⽰⿇醉剂的⽤量，move则表⽰⼿术病⼈是否有所移动，⽽我们⽤nomove做为因变量，因为研究的重点在于conc的增加是否会使nomove的概率增加。
⾸先载⼊数据集并读取部分⽂件，为了观察两个变量之间关系，我们可以利cdplot函数来绘制条件密度图install.packages('DAAG')library(lattice)library(DAAG)head(anesthetic)move conc logconc nomove1 0 1.0 0.0000000 12 1 1.2 0.1823216 03 0 1.4 0.3364722 14 1 1.4 0.3364722 05 1 1.2 0.1823216 06 0 2.5 0.9162907 1cdplot(factor(nomove)~conc,data=anesthetic,main='条件密度图',ylab='病⼈移动',xlab='⿇醉剂量')从图中可见，随着⿇醉剂量加⼤，⼿术病⼈倾向于静⽌。
下⾯利⽤logistic回归进⾏建模，得到intercept和conc的系数为-6.47和5.57，由此可见⿇醉剂量超过1.16(6.47/5.57)时，病⼈静⽌概率超过50%。
anes1=glm(nomove~conc,family=binomial(link='logit'),data=anesthetic)summary(anes1)结果显⽰：Call:glm(formula = nomove ~ conc, family = binomial(link = 'logit'),data = anesthetic)Deviance Residuals:Min 1Q Median 3Q Max-1.76666 -0.74407 0.03413 0.68666 2.06900Coefficients:Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)(Intercept) -6.469 2.418 -2.675 0.00748 **conc 5.567 2.044 2.724 0.00645 **---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)Null deviance: 41.455 on 29 degrees of freedomResidual deviance: 27.754 on 28 degrees of freedomAIC: 31.754Number of Fisher Scoring iterations: 5下⾯做出模型的ROC曲线anes1=glm(nomove~conc,family=binomial(link='logit'),data=anesthetic)对模型做出预测结果pre=predict(anes1,type='response')将预测概率pre和实际结果放在⼀个数据框中data=data.frame(prob=pre,obs=anesthetic$nomove)将预测概率按照从低到⾼排序data=data[order(data$prob),]n=nrow(data)tpr=fpr=rep(0,n)根据不同的临界值threshold来计算TPR和FPR，之后绘制成图for (i in 1:n){threshold=data$prob[i]tp=sum(data$prob>threshold&data$obs==1)fp=sum(data$prob>threshold&data$obs==0)tn=sum(data$probfn=sum(data$probtpr[i]=tp/(tp+fn) #真正率fpr[i]=fp/(tn+fp) #假正率}plot(fpr,tpr,type='l')abline(a=0,b=1)R中也有专门绘制ROC曲线的包，如常见的ROCR包，它不仅可以⽤来画图，还能计算ROC曲线下⾯⾯积AUC,以评价分类器的综合性能，该数值取0-1之间，越⼤越好。
R语言线性回归分析案例报告 附代码数据
R语言线性回归分析案例报告附代码数据线性回归是一种非常常见的预测和分析方法，它用于理解两个或更多变量之间的关系。
在本案例中，我们将使用R语言进行线性回归分析。
我们将从一个简单的数据集开始，然后逐步构建线性回归模型，并对其进行解释和评估。
首先，我们需要一份数据集。
在这个例子中，我们将使用R内置的“mtcars”数据集。
该数据集包含了32辆不同车型的汽车在不同速度下的发动机排量、马力、扭矩等数据。
接下来，我们将使用“lm”函数来拟合一个线性回归模型。
在这个例子中，我们将预测“mpg”变量（每加仑英里数），并使用“hp”（马力）和“wt”（车重）作为自变量。
输出结果会给出模型的系数、标准误差、t值、p值等信息。
我们可以根据这些信息来解释模型。
在这个例子中，我们的模型是“mpg = β0 + β1 * hp + β2 * wt”，其中“β0”是截距，“β1”和“β2”是系数。
根据输出结果，我们可以得出以下结论：1、马力每增加1个单位，每加仑英里数平均增加0.062个单位（β1的95%置信区间为[0.022, 0.102]）；2、车重每增加1个单位，每加仑英里数平均减少0.053个单位（β2的95%置信区间为[-0.077, -0.030]）。
接下来，我们将使用一些指标来评估模型的性能。
首先，我们可以使用R-squared（决定系数）来衡量模型对数据的解释能力。
R-squared 的值越接近1，说明模型对数据的解释能力越强。
接下来，我们将使用残差标准误差来衡量模型预测的准确性。
残差标准误差越小，说明模型的预测能力越强。
最后，我们将使用模型预测值与实际值之间的均方根误差（RMSE）来评估模型的预测能力。
RMSE越小，说明模型的预测能力越强。
通过线性回归分析，我们可以更好地理解变量之间的关系，并使用模型进行预测和分析。
在本案例中，我们使用R语言对“mtcars”数据集进行了线性回归分析，并使用各种指标评估了模型的性能。
【原创】 r语言逻辑回归模型分析报告附代码数据
逻辑回归模型回归是一种极易理解的模型，就相当于y=f(x)，表明自变量x与因变量y的关系。
最常见问题有如医生治病时的望、闻、问、切，之后判定病人是否生病或生了什么病，其中的望闻问切就是获取自变量x，即特征数据，判断是否生病就相当于获取因变量y，即预测分类。
最简单的回归是线性回归，在此借用Andrew NG的讲义，有如图1.a所示，X为数据点——肿瘤的大小，Y为观测值——是否是恶性肿瘤。
通过构建线性回归模型，如h θ (x)所示，构建线性回归模型后，即可以根据肿瘤大小，预测是否为恶性肿瘤h θ(x)≥.05为恶性，h θ (x)<0.5为良性。
Z i=ln(P i1−P i)=β0+β1x1+..+βn x n Zi=ln(Pi1−Pi)=β0+β1x1+..+βnxn数据描述用R语言做logistic regression，建模及分析报告，得出结论，数据有一些小问题，现已改正重发：改成以“是否有汽车购买意愿（1买0不买）”为因变量，以其他的一些项目为自变量，来建模分析，目的是研究哪些变量对用户的汽车购买行为的影响较为显著。
问题描述我们尝试并预测个人是否可以根据数据中可用的人口统计学变量使用逻辑回归预测是否有汽车购买意愿（1买0不买）。
在这个过程中，我们将：1.导入数据2.检查类别偏差3.创建训练和测试样本4.建立logit模型并预测测试数据5.模型诊断数据描述分析查看部分数据head(inputData)是否有汽车购买意愿.1买0不买. 区域城市人均地区生产总值.元.1 NA NA2 NA NA3 0 中部长沙 1078904 0 中部长沙 1078905 0 中部长沙 1078906 0 中部长沙 107890职工平均工资.元. 全市总人口.万人. 全市面积.平方公里.1 NA NA NA2 NA NA NA3 56383.16 662.8 118164 56383.16 662.8 118165 56383.16 662.8 118166 56383.16 662.8 11816全市人口密度.人.平方公里. 市区总人口.万人. 市区面积.平方公里.1 NA NA NA2 NA NA NA3 560.94 299.3 19104 560.94 299.3 19105 560.94 299.3 19106 560.94 299.3 1910市区人口密度.人.平方公里. 城市道路面积.万平方米. 公共汽.电.车车辆数.辆.1 NA NA NA2 NA NA NA3 1566.75 29964 1574 1566.75 2996 4 1575 1566.75 2996 4 1576 1566.75 2996 4 157公交客运总量.万人次. 出租汽车数.辆. 每万人拥有公共汽车.辆.1 NA NA NA2 NA NA NA3 73943 6915 13.894 73943 6915 13.895 73943 6915 13.896 73943 6915 13.89人均城市道路面积.平方米. 私人汽车保有量.辆. 地铁条数地铁长度1 NA NA NA NA2 NA NA NA NA3 10.01 1200000 0 04 10.01 1200000 0 05 10.01 1200000 0 06 10.01 1200000 0 0日平均温度.F.的平均值日最高温度.F.的最大值日最高温度.F.的平均值1 NA NA NA2 NA NA NA3 64.42 104 71.54 64.42 104 71.55 64.42 104 71.56 64.42 104 71.5日最低温度.F.的平均值日最低温度.F.的最小值日最高温低于0度天数1 NA NA NA2 NA NA NA3 57.3 26 04 57.3 26 05 57.3 26 06 57.3 26 0日最低温低于0度天数日最高温高于30度天数下雨天数住房数性别.1男2女.1 NA NA NA NA N A2 NA NA NA NA N A3 22 95 173 2 14 22 95 173 2 25 22 95 173 3 16 22 95 173 1 1年龄职业类型学生.1代表是.后同. 蓝领白领.粉领其他职业或无职业1 NA NA NA NA NA NA2 NA NA NA NA NA NA3 404 0 0 1 04 30 4 0 0 1 05 26 4 0 0 1 06 30 2 0 0 1 0电动自行车数量汽车数量摩托车数量有驾照司机数成人数儿童数在家1 NA NA NA2 NA NA NA3 1 1 0 1 2 1 54 2 1 1 2 2 1 55 1 1 1 1 2 1 56 3 0 1 0 3 0 5上学工作家庭收入行程出行时间 X 购买时间购买时间.1 购买时间.21 NA NA NA NA NA2 NA NA NA NA NA3 4 5 10.0 0.63 NA 2009 20114 2 11 20.0 0.25 NA 2009 2009 2008.0005 5 11 2.0 0.12 NA 2011 NA6 2 3 2.7 0.17 NA 2009 2011购买时间.3 购买时间.4 购买时间.5 购买时间.61 NA NA NA2 NA NA NA3 NA NA NA4 NA NA NA5 NA NA NA6 NA NA NA查看数据维度[1] 948 56对数据进行描述统计分析：是否有汽车购买意愿.1买0不买. 区域城市Min. :0.0000 东部 :414 安庆 : 371st Qu.:0.0000 南部 :122 青岛 : 27Median :0.0000 北部 :121 镇江 : 27Mean :0.2144 中部 : 81 柳州 : 263rd Qu.:0.0000 西北 : 74 唐山 : 26Max. :1.0000 西南 : 68 赤峰 : 24NA's :20 (Other): 68 (Other):781人均地区生产总值.元. 职工平均工资.元. 全市总人口.万人. 全市面积.平方公里. Min. : 17096 Min. :32183 Min. : 53.6 Min. : 761 1st Qu.: 36340 1st Qu.:41305 1st Qu.: 345.9 1st Qu.: 7615 Median : 54034 Median :48270 Median : 613.3 Median :12065 Mean : 63605 Mean :49529 Mean : 635.4 Mean :15970 3rd Qu.: 84699 3rd Qu.:54211 3rd Qu.: 759.7 3rd Qu.:16757 Max. :155690 Max. :93997 Max. :3358.4 Max. :90021。
【原创】R语言Logistic逻辑回归算法案例数据分析报告
务（附代码数据）,咨询QQ：3025393450有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网：/datablogR语言Logistic逻辑回归算法案例如果线性回归用于预测连续的Y变量，则逻辑回归用于二元分类。
如果我们使用线性回归来模拟二分变量（作为Y），则得到的模型可能不会将预测的Y s限制在0和1之内。
此外，线性回归的其他假设（例如误差的正态性）可能会被违反。
因此，我们建模事件ln的对数几率（P1 - P.）升ñ（P1- P），其中，P是事件的概率。
上面的等式可以使用参数glm()设置来建模。
但是我们对事件的概率比事件的对数几率更感兴趣。
因此，上述模型的预测值，即事件的对数几率，可以转换为事件概率，如下所示：family"binomial"【原创】定制代写开发r/python/spss/matlab/WEKA/sas/sql/C++/stata/eviews/Computer science assignment代写/代做Project/数据挖掘和统计分析可视化调研报告/程序/PPT等/爬虫数据采集服务（附代码数据）,咨询QQ：3025393450有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网：/datablog务（附代码数据）,咨询QQ：3025393450有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网：/datablog使用该plogis()函数实现此转换，如下所示，当我们构建logit模型并进行预测时。
示例问题让我们尝试使用基于adult数据中可用的人口统计变量的逻辑回归来预测个人是否会获得超过50,000美元的收入。
在这个过程中，我们将：1.导入数据2.检查课堂偏见3.创建培训和测试样本4.计算信息值以找出重要变量5.构建logit模型并预测测试数据6.做模型诊断导入数据inputData <-read.csv("/wp-content/uploads/2015/09/adult.csv")务（附代码数据）,咨询QQ：3025393450有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网：/databloghead(inputData)#=> AGE WORKCLASS FNLWGT EDUCATION EDUCATIONNUM MARITALSTATUS #=> 1 39 State-gov 77516 Bachelors 13 Never-married #=> 2 50 Self-emp-not-inc 83311 Bachelors 13 Married-civ-spouse #=> 3 38 Private 215646 HS-grad 9 Divorced #=> 4 53 Private 234721 11th 7 Married-civ-spouse #=> 5 28 Private 338409 Bachelors 13 Married-civ-spouse #=> 6 37 Private 284582 Masters 14 Married-civ-spouse # OCCUPATION RELATIONSHIP RACE SEX CAPITALGAIN CAPITALLOSS #=> 1 Adm-clerical Not-in-family White Male 2174 0 #=> 2 Exec-managerial Husband White Male 0 0 #=> 3 Handlers-cleaners Not-in-family White Male 0 0 #=> 4 Handlers-cleaners Husband Black Male 0 0 #=> 5 Prof-specialty Wife Black Female 0 0 #=> 6 Exec-managerial Wife White Female 0 0 # HOURSPERWEEK NATIVECOUNTRY ABOVE50K#=> 1 40 United-States 0#=> 2 13 United-States 0务（附代码数据）,咨询QQ：3025393450有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网：/datablog#=> 3 40 United-States 0#=> 4 40 United-States 0#=> 5 40 Cuba 0#=> 6 40 United-States 0检查类偏差理想情况下，Y变量中事件和非事件的比例应大致相同。
R语言数据分析回归研究案例报告 附代码数据
x
}
数据
#load data
silence({
kb16=read_rds("data/Kirkegaard and Bjerrekær 2016 data.rds")
kb16_aggr=read_rds("data/Kirkegaard and Bjerrekær 2016 data aggr.rds")%>%
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d_controls%<>%map_df(as.logical)
## No exact match: Det tidligere Jugoslavien
## Best fuzzy match found: Det tidligere Jugoslavien -> Jugoslavien with distance 14.00
names(d_econ)=str_match(names(d_econ),"^[^:]+")%>%as.vector()%>%pu_translate()
#subset
d_prefs=d[pref_items]
d_econ=d[econ_items]
#sort variables by name function
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【原创】R语言报告论文（附代码数据）
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R语言局部多项式回归拟合LOESS回归案例分析报告
LOESS回归是用来拟合平滑易变的时间序列的最常见的方法。
这是一种非参数方
法，其中最小二乘回归在局部子集中执行。
介绍
局部回归的LOESS是一种非参数方法，适合多重回归。
如果你知道你的X变量被绑定在一个范围内，这可以是特别足智多谋的。
可以使用loess()数值向量来进行LOESS回归，以使其平滑并在局部（即，在训练值X s内）预测Y. 邻域的大小可以使用span参数来控制，范围在0到1之间。
它控制平滑的程度。
所以，值越大span，拟合曲线越平滑。
在没有解释变量的情况下，预测变量可以仅仅是从1到观察次数的指数。
如果有其他解释变量可用，也可以使用它们（最多4个）。
例子
对于这个例子，我们将尝试根据数据包中的数据集，对失业的中位数时间进行局部回归和平滑处理。
我们只考虑这个分析的前80行，因此在下面的图表中更容易观察平滑的程度。
economicsggplot2
预测LOESS
从上图可以看出，随着跨度的增加，曲线的平滑度也随之增加。
寻找最佳的平滑范围
随着平滑span度的变化，拟合曲线的精度也会发生变化。
如果你的意图是最小化错误，那么optim()可以用它来找到span最小化平方误差和（SSE）的值。
对于这种情况，从图形上直观的看，较低的上证指数可能会在较低的价值下实现span，但对于更具挑战性的情况，optimizing跨度可能有所帮助。
为了实现optim()，我们定义了计算SSE的函数。
需要一个错误处理机制来解决span产生非数字的非常低的值和情况。
模拟退火方法（SANN）在这里实现，以找到span最小的SSE。
该par参数指定的第一个值span处optim()开始搜索。