R语言 step r语言step向前法 R软件提供了非常方便地进行逐步回归分析的计算函数step(),它是以AIC信息统计量为准则,通过选择最小的AIC信息统计量。来达到提出或添加变量的目的。 1.前进法 代码实现如下: data3.1<-read.csv("C:/Users/Administrator/Desktop/data3.1.csv",head=TRUE) lmo3.1<-lm(y~1,data=dat...
在R语言中,可以使用step函数来实现这种函数的绘制。 step函数的基本语法如下: step(x, y = NULL, direction = c('right', 'left'), na.rm = FALSE, ...) 其中,x表示一个向量,包含每个阶跃的位置;y表示一个向量,包含每个阶跃的高度;direction表示阶跃的方向,可以是'right'或'left';na.rm表示是否删除...
r语言中step函数作用 r语言step函数参数 R提供了计算单变量,多变量和观察值子集的均值,长度,标准差,最小值,最大值,方差等的函数。 1 tapply函数 首先载入实验数据 > Veg <- read.table(file = "Vegetation2.txt",header = TRUE) > names(Veg) [1] "TransectName" "Samples" "Transect" "Time" [5] ...
2.step函数---通过AIC做逐步回归 3.参数估计 4.预测 二、多变量多元回归 三、LDA(线性判别分析) 一、多元回归模型 1.lm函数---用formula中的变量构建多元线性回归模型 语法:lm(formula, data, subset, weights, na.action,method = "qr", model = TRUE, x = FALSE, y = FALSE, qr = TRUE,singular...
> drop1(tstep) #模型优化(根据实际情况使用) 输出结果示意图均在上文。 若要对建立回归模型预测未来数据,则与日记(四)中的操作类似,即在Excel中做好数据然后进行分析。 至此,便完成了对利用R语言实现逐步回归方法。 这次的R语言学习日记到此便告一段落了,后续将随缘更新。
用R做多重线性回归,除了lm()外还要再学习一个stepAIC()。而且R逐步回归是基于AIC指标的,这和SPSS基于显著性概率p值(或F值)不同。 所以R的逐步回归结果不一定会和SPSS完全一致。先打一个预防针。 此前我利用SPSS练习过一个多重线性回归的案例,地址如下: ...
逐步回归，观察AIC和残差平方和最小， 广义线性模型也可以使用
cor()函数可以提供双变量之间的相关系数，还可以用scatterplotMatrix()函数生成散点图矩阵 不过R语言没有直接给出偏相关的函数； 我们要是做的话，要先调用cor.test()对变量进行Pearson相关性分析， 得到简单相关系数，然后做t检验，判断显著性。
方法:逐步回归(step) AIC 可以权衡所估计模型的复杂度和此模型拟合数据的优良性。增加自由参数的数目提高拟合的优良性,为了尽量避免出现过度拟合(Overfitting)的情况。优先考虑AIC值最小的模型。 k:自变量的个数, L 最大似然函数:越大,模型效果越好 1
逐步回归分析是以AIC信息统计量为准则,通过选择最小的AIC信息统计量,来达到删除或增加变量的目的。R语言中用于逐步回归分析的函数step(),drop1(),add1()。 #1.载入数据 首先对数据进行多元线性回归分析 tdata<-data.frame( x1=c( 7, 1...