1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab中的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR) 4.R语言泊松Poisson回归模型分析案例 5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic逻辑回归 8....
逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型,每引入一个解释变量后都要进行F检验,并对已经选入的解释变量逐个进行t检验,当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时,则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。这是一个反复的过程,直到既没有显著的解释变量选入回归方程,也没有...
R语言用标准最小二乘OLS,广义相加模型GAM ,样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析 R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型 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 R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预...
3.1.1 简单回归分析 简单回归分析的目标是找出一个自变量对因变量的影响。通常,我们使用线性回归模型来描述简单回归分析的关系。线性回归模型的数学表达式如下: $$ y = \beta0 + \beta1x + \epsilon $$ 其中,$y$ 是因变量,$x$ 是自变量,$\beta0$ 是截距,$\beta1$ 是斜率,$\epsilon$ 是误差项。
同时我们看到R方在0.963左右,因此可以认为该模型大部分已经被自变量解释了。但仍存在提高的空间,因此我们后续对该模型进行逐步回归分析。 拟合效果图形展示 以上证指数的原始数据作为x轴,回归拟合值为轴作图。 残差分析 残差分析可以对回归模型的假设条件即随机误差项是否独立同分布进行检验,同时还可以找出离群点。显示结...
既然我们已经更多地了解了预测变量过多的问题,我们将重点放在 为多元回归模型选择最合适的预测变量上。如果没有独特的解决方案,这将是一项艰巨的任务。但是,有一个行之有效的程序通常会产生良好的结果:逐步模型选择。其原理是 依次比较具有不同预测变量的多个线性回归模型。
1、逐步回归一般有三种策略：正向、向后和逐步选择。一般采用默认的逐步选择即可。2、逐步回归一般用于变量的筛选（哪些变量重要，且最终结果没有多重共线性），结果可以作为其他模型的输入。也可以对共线性严重的数据进行回归分析的预测或者解释。3、如果输出“模型无显著变量”，说明可能所有的自变量均无太大意义 ...
Stepwise Regression逐步回归在处理多个自变量时,我们可以使用这种形式的回归。这种建模技术的目的是使用最少的预测变量数来最大化预测能力。逐步回归法选择变量的过程包含两个基本步骤:一是从回归模型中剔出经检验不显著的变量,二是引入新变量到回归模型中,常用的逐步回归方法有向前法和向后法。
既然我们已经更多地了解了预测变量过多的问题,我们将重点放在 为多元回归模型选择最合适的预测变量上。如果没有独特的解决方案,这将是一项艰巨的任务。但是,有一个行之有效的程序通常会产生良好的结果:逐步模型选择。其原理是 依次比较具有不同预测变量的多个线性回归模型。