符合我们的抽样预期。 head(data_train);head(data_test) 观察训练集和测试集的前几条数据。 data_train;data_test 查看总的抽样结果,这里数据量太大不再给出。 write.csv(data_train,"C:/Users/cnrozh/Desktop/iris_data_train.csv") write.csv(data_test,"C:/Users/cnrozh/Desktop/iris_data_test.csv...
简单随机抽样 sample(x, size, replace = FALSE, prob =NULL) x: 带抽取对象 size: 想要抽取的样本数量 replace: 是否为有放回,默认为FALSE,即无放回 prob: 设置个抽取样本的抽样概率,默认为无取值,即等概率抽样 例子,以MASS包中的Insurance数据集为例: 实现无放回抽样时,只需不对replace参数进行设置即可,...
R语言混合效应逻辑回归(mixed effects logistic)模型分析肺癌数据|附代码数据 r 语言编程算法 在混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型,其中,当数据被分组或同时存在固定和随机效应时,结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 拓端 2022/11/02 1.8K0 如何解决抽样调查...
1.matlab使用贝叶斯优化的深度学习 2.matlab贝叶斯隐马尔可夫hmm模型实现 3.R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真 4.R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归 5.R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型 6.Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型 7.R语言使用贝叶斯 层次模型进行空间数据分析 8.R语言随机搜...
R语言实现分层抽样(Stratified Sampling)以iris数据集为例 1.观察数据集 head(iris) 选取数据集中前6个数据,我们可以看出iris数据集一共有5个字段。 dim(iris) iris数据集一共有150条数据,5个字段 summary(iris) 观察各个变量的内容,可以看出前四个变量(Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width)都是...
R语言实现分层抽样(Stratified Sampling)以iris数据集为例 1.观察数据集 head(iris) 选取数据集中前6个数据,我们可以看出iris数据集一共有5个字段。 dim(iris) iris数据集一共有150条数据,5个字段 summary(iris) 观察各个变量的内容,可以看出前四个变量(Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width)都是...
参数说明frame数据框架的名称,包含与抽样框架有关的信息cens包含在任何情况下要选择的单位的数据框名称n要获得的最终优化分层的数量err包含精度等级的数据帧min每个层必须分配的最低单位数 ‘atomic’方法 第一次运行,我们执行优化步骤(由于分层变量是分类类型的,所以需要使用atomic方法)。
5.R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归 6.R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 7.R语言用Rcpp加速Metropolis-Hastings抽样估计贝叶斯逻辑回归模型的参数 8.R语言使用Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归 9.R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长 ...