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当前搜索:
r软件lm函数包
r语言lm
在哪个包里
答:
你好,关于这个问题的答案是:r
语言lm
在stats包
r
中回归分析是什么意思
答:
在数据分析领域,回归分析是一种常用的统计方法,用来研究自变量和因变量之间的关系。在
R
中,利用内置的
函数
或者外部包可以进行回归分析。常用的回归分析包括线性回归、逻辑回归、多元回归等等。回归分析能够帮助统计分析师了解变量之间的联系,预测未来的趋势,优化参数以提升预测精度。线性回归是回归分析中最基...
r语言
对水泥硬度显著影响因素分析用什么模型?
答:
对水泥硬度的显著影响因素分析可以使用线性回归模型进行。线性回归模型可以帮助确定水泥硬度与其他变量之间的关系,并确定哪些因素对水泥硬度具有显著影响。在
R语言
中,可以使用
lm
()
函数
来拟合线性回归模型并进行影响因素分析。假设你有一个包含水泥硬度和其他相关变量的数据集,可以使用以下代码进行分析:RCopy ...
r语言
中glm与
lm
做出来的结果一样吗?
答:
在
R语言
中,glm()和
lm
()
函数
都用于拟合线性模型,但是它们的应用场景和输出结果是不同的。lm()函数用于拟合普通的线性回归模型,其中因变量是连续型变量,而自变量可以是连续型、分类型或二元型的变量。lm()函数输出的结果是关于各个参数的估计值、标准误差、t值、p值、置信区间和决定系数等。glm()函...
悬赏
R语言
作业答案
答:
# 1、使用arules
软件包
中的Groceries数据集,该数据集是某一食品杂货店一个月的真实交易数据,使用
R
完成以下要求:(软件包:arules;数据集:Groceries;
函数
:apriori())# (1)利用apriori()函数进行关联分析,支持度为0.01,置信度为0.5。install.packages("arules")library(arules)data("Groceries")rules0<-apriori(...
怎样用
r语言
中做岭回归的程序包
答:
data=dat,lambda=seq(0,0.3,0.001))) #利用select
函数
找出最优岭参数lambda,会有三个值,任选一个即可。
lm
.ridge(GDP~Consume+Investment+IO+Population+Jobless+Goods,data=dat,lambda=0.09) #通过(1)或(2)把选取的lmbda 参数写到岭回归函数中去,在这里lambda=0.09。
怎么才能查看
R语言
某个包某
函数
源码
答:
ctrl+F组合键在网页中搜索你关心的
R包
,例如包WGCNA,点击进入此R包主界面 点击Downloads下面的Package source: WGCNA_1.51.tar.gz 解压此包,然后找到里面名字为R的文件夹,里面都是
R语言包
中包含的R的
函数
的代码 如果是在bioconductor中的包,可以在bioconductor官网中搜索此R包,进入此包界面,...
R语言
建模参数初始值
答:
非线性回归的初始值设置方法:1.查阅他人已有文献,采用其参数作为初始值;2.将可线性化的方程进行变换(如对数变换),将其线性化后采用线性回归的计算参数,得到的参数进行相应的变换后代入原方程作为初始值;3.更改算法,
R语言
可以尝试minpack包的nls.
LM
()
函数
,quantreg包的 dynrq()函数进行分位数...
R语言
岭回归的自变量可以为名义变量吗,如果有怎么处理
答:
当变量间存在共线性的时候,最小二乘回归得到的系数不稳定,方差很大。这是因为系数矩阵X与它的转置矩阵相乘得到的矩阵不能求得其逆矩阵,而ridge regression通过引入参数lambda,使得该问题得到解决。在
R语言
中,MASS包中的
函数lm
.ridge()可以很方便的完成。它的输入矩阵X始终为n x p 维,不管是否包含...
《
R语言
实战》自学笔记69-重抽样和自助法
答:
lmPerm包可做线性模型的置换检验。比如lmp()和aovp()
函数
即
lm
()和aov()函数的修改版,能够进行置换检验,而非正态理论检验。 lmp()和aovp()函数的参数与lm()和aov()函数类似,只额外添加了perm =参数。 perm =选项的可选值有"Exact"、"Prob"或"SPR"。Exact根据所有可能的排列组合生成精确检验。Prob从所有可...
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