>reg=lm(dist~speed,data=cars)>points(x,predict(reg,newdata=data.frame(speed=x))) 这是一个单点预测。当我们想给预测一个置信区间时,预测的置信区间取决于参数估计误差。 R语言Bootstrap、百分位Bootstrap法抽样参数估计置信区间分析通勤时间和学生锻炼数据 ...
Bootstrap Iconsis an open source SVG icon library featuring over 1,800 glyphs, with more added every release. They're designed to work in any project, whether you use Bootstrap itself or not. Use them as SVGs or icon fonts—both options give you vector scaling and easy customization via...
> points(x,predict(reg,newdata= data.frame(speed=x))) 这是一个单点预测。当我们想给预测一个置信区间时,预测的置信区间取决于参数估计误差。 预测置信区间 让我们从预测的置信区间开始 > for(s in 1:500){ + indice=sample(1:n,size=n, + replace=TRUE) + points(x,predict(reg,newdata=data.f...
Below are some 1973 law school data, mean GPA and mean LSAT score for N=82 law schools. Compute approximate 95% CIs by bootstrapping for: (a) the mean GPA mean; (b) the mean LSAT mean; (c) the correlation between GPA mean and LSAT mean, at the school level. Do all of these c...
R语言Bootstrap、百分位Bootstrap法抽样参数估计置信区间分析通勤时间和学生锻炼数据 左右滑动查看更多 01 02 03 04 预测置信区间 让我们从预测的置信区间开始 > for(s in 1:500){ + indice=sample(1:n,size=n, + replace=TRUE) + points(x,predict(reg,newdata=data.frame(speed=x)),pch=19,col="blue...
如何在云端进行R语言编程？”（http://www.analyticsvidhya.com/blog/
之前两篇文章已经介绍了Boostrap和Cross Validation的原理,这篇文章则是这两个方法的R实现。以后都会持续这样的模式,先讲理论,再讲实现。 【机器学习】Bootstrap详解 【机器学习】Cross-Validation(交叉验证)详解 Cross Validation 如果只是简单划分训练集和测试集进行validation,可以使用caret包里的createDataPartition( )...
【each和data方法】 data()能够让标签帮我们存储数据,并且用户肉眼看不见 【Bootstrap使用】 在使用Bootstrap的时候,所有的页面样式都只需要通过class来调节就可以 版本选择:https://v3.bootcss.com/ bootstrap的js代码是依赖于jquery的,所以需要先引入jquery ...
> points(x,predict(reg,newdata= data.frame(speed=x))) 这是一个单点预测。当我们想给预测一个置信区间时,预测的置信区间取决于参数估计误差。 预测置信区间 让我们从预测的置信区间开始 > for(s in 1:500){ + indice=sample(1:n,size=n, ...
1.关闭按扭需要dismiss="alert",配合data-target="xxx",可以在外部关闭 2.JS用法:$(xxx).alert()或$(xxx).alert('close'); I.按扭 普通button使用data-toggle="button",input需要使用data-toggle="buttons" J.折叠 1.data-toggle="collapse"配合data-target=""使用,折叠区域使用collapse和in样式 ...