plot(ols) R语言面板数据随机效应模型是一种在面板数据分析中常用的统计模型,主要用于处理数据中存在的个体异质性。随机效应模型将个体效应视为随机变量,这些随机变量与解释变量无关,从而可以利用个体效应的方差信息来提高估计效率。 # 构建固定效应模型Fixed Effects Model fixed_model <- plm(y ~ X1 +...
model <- lm(Y ~ log(X) ) summary(model) summary(model) plot(model, # b 是负值 X <- c(1,2,4,5,7,12) a <- 2; b <- -0.5 summary(model) plot(model, log="", Michaelis-Menten方程 这是一个双曲线形状的方程,通常参数化为: 这条曲线朝上凸起,随着X′ 的增加而增加,直到达到一个...
fit <- lm(neg_c_7 ~ c12hour + c161sex * barthtot, data = efc) plot_model(fit, type = "int") 1. 2. 这又是另一种风格来表示。如果咱们使用mdrt.values = “meansd”,它会默认按均值分成3组。 plot_model(fit, type = "int", mdrt.values = "meansd") 1. 除了2项交互,terms- 参数...
在R语言中，modelplot()函数是用于绘制模型预测结果的函数。它通常用于可视化回归模型或其它统计模型的预测结果。modelplot()函数的语法如下：r复制代码 modelplot(model, data = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, main = NULL, type = "b",subset = NULL, plottype = "points", ...)其中，model参数是...
sum(Model_Full) 我们还可以显示参数估计的效果。请注意,由于第一级分类变量(性别和学前教育)是中心化的,因此在模型中它们被当作连续变量,在下面的效果图中也是如此。 plot((Model) 除了固定效应项之外,我们也来看看随机效应项。从之前的ICC值来看,我们知道有必要包括一个随机截距。但是,包括性别和学前教育的随机斜...
plot(cooks.distance(model)) #综合性诊断图 library(car) influencePlot(model) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 当响应变量有许多时,诊断图非常有用;而当响应变量只有有限个值时(比如Logistic回归),诊断图的功效就会降低很多。 Logistic回归 ...
plot(ridge_model) plot(ridge_model$glmnet.fit, "lambda", label = T) 上面的程序中,使用cv.glmnet()函数来进行参数lambda的影响分析。通过指定参数alpha = 0来建立Ridge回归,如果参数alpha = 1,则建立的是Lasso回归模型,nfolds =3表示使用3折交叉验证。使用plot(ridge_model)可视化lambda对模型均方误差的影响...
model <- lm(mpg ~ poly(wt, hp, degree = 2) * am, data = mtcars) 这里,poly(wt, hp, degree = 2) 创建了一个包含wt和hp的二次多项式,而* am则添加了这些项与变速器类型的交互作用。 ③ 可视化交互作用: 为了可视化这种复杂的交互作用,我们可以使用interactions包中的interact_plot函数。 在案例中...
使用C5.0()进行决策树模型的构建，因变量需要转化为因子类型，并将结果保存到hospital_model变量中，之后用plot()进行可视化。plot()中包含许多调整图形的参数，详细内容可以参考庄闪闪编写的R语言可视化手册，这里不做过多解释。hospital_model <- C5.0(hospital_train[,-9],as.factor(hospital_train$use))plot(...
my_model <- lm(y~x) #拟合一个线性模型 class(my_model) #线性模型 [1] "lm" op <- par(mfrow=c(1,1)) plot(my_model) par(op) 多态的问题:针对不同的对象有不同的行为,泛型函数 2.泛型函数:见什么人说什么话,到什么山上唱什么歌 ...