向前回归指原始模型不包含任何自变量,在该回归过程中一一向模型添加满足条件的自变量。 向后回归指原始模型包含所有自变量,在该过程中一一删除某些不满足条件的自变量。 向前向后回归则是同时考虑向前回归和向后回归,使模型在选择变量时有出有进。 R中step()函数就是用于实现多元线性模型的逐步回归过程,指定step()函数...
R语言随手记-线性回归模型诊断 目录 gvlma() gvlma() gvlma函数可以用来检测线性拟合模型的假设是否成立,并对峰度、偏度进行验证。 install.packages("gvlma")library(gvlma)gvlma(fit) 结果如下,原假设是假设成立,所以当p>0.05时,才符合线性模型 Global Stat [全局统计]:代表X个预测变量和Y个之间是否大致呈线性关...
请注意,0 ≤ R2 ≤ 1 和 R2 = 1 对应于“完美”模型。 异常值 异常值是不符合其余数据的一般模式的观察结果。异常值可能由于数据记录错误、数据是两个或多个总体的混合以及模型需要改进等原因而发生。我们将假设一个满秩的设计矩阵。 残差图 杠杆 我们可能对每个观察结果对模型拟合的影响程度感兴趣。例如,考虑...
多重线性回归/多变量线性回归(multivariable or multiple linear regression):有多个自变量,只有1个因变量 2. 模型诊断 回归诊断主要用于检验关于回归假设是否成立,以及检验模型形式是否错误,否则我们通过最小二乘法求得的回归方程就缺乏理论依据。这些检验主要探究的问题为: 1) 残差是否为随机性、是否为正态性、是否不...
Stan是一个建立贝叶斯模型的强大工具,这些包使R用户可以很容易地使用Stan。 点击文末 “阅读原文” 获取全文完整资料。 本文选自《R语言贝叶斯MCMC:用rstan建立线性回归模型分析汽车数据和可视化诊断》。 点击标题查阅往期内容 【视频】马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现|数据分享 ...
r软件回归分析非线性回归 r语言线性回归模型诊断 在线性回归中,y丨x;θ~N(μ,σ^2)。在逻辑回归中,y丨x;θ~Bernoulli(Φ)。这两个都是GLM中的特殊的cases。我们首先引入一个指数族(the exponential family)的概念。如果一个分布能写成下列形式,那么我们说这个分布属于指数族。
模型评估与诊断 (1)模型拟合优度评估 在模型拟合完毕通过summary()函数可以获得参数估计表,同时函数也给出了模型的决定系数、校正的决定系数。本例多重线性回归模型的决定系数R^2=0.2352,即结局变量的总变异中可由回归模型中解释变量解释的部分仅占23.52%。
【R语言实验】R语言..实验目的:了解R语言多元线性回归模型中变量的选择和诊断分析实验要求:对给出的数据用逐步回归的方法选择变量,并对实验结果进行诊断分析。实验数据:1. 对给出数据进行变量选择,并进行回归诊断。
R语言构建简单线性回归、如果使用<-符号将运算结果赋值保存在变量中(可以重用)、重用这个变量通过predict函数进行预测推理、使用cooks.distance函数查看数据集中影响力强的数据点、可视化模型的诊断图(diagnostic plots) 这将运行一个简单的线性回归。 赋值实际上已经创建了一个名为“fit”的列表list,其中包含了广泛的信息...
R语言随手记-线性回归模型诊断 目录 gvlma() gvlma() gvlma函数可以用来检测线性拟合模型的假设是否成立,并对峰度、偏度进行验证。 install.packages("gvlma")library(gvlma)gvlma(fit) 结果如下,原假设是假设成立,所以当p>0.05时,才符合线性模型 Global Stat [全局统计]:代表X个预测变量和Y个之间是否大致呈线性...