其中beta0为模型的截距项,beta1为模型的回归系数,eps为模型的随机误差,一般假定其服从正态分布。 2、回归系数的估计 线性模型中最重要的就是在给定的数据下,如何求得线性模型的回归系数,即上式中的beta0和beta1值。统计学中通过最小二乘法求得线性回归系数的估计值,其基本思想就是在模型的随机误差平方和最小的...
线性回归的数学公式可以写成y = b0 + b1*x + e,其中: b0并b1称为回归beta系数或参数: b0是回归线的截距;是x = 0时y的预测值。 b1是回归线的斜率,是与预测变量x相关的回归权重或系数。 e是误差项(也称为残差),是y中可以由回归曲线解释的部分。 下图说明了线性回归模型,其中: 最佳拟合回归线为蓝色 截...
R语言BUGS序列蒙特卡罗SMC、马尔可夫转换随机波动率SV模型、粒子滤波、Metropolis Hasting采样时间序列分析 R语言Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型 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 R语言贝叶斯MCMC:GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例 R语言贝叶...
本文,我通过两个种群生态学家可能感兴趣的例子来说明使用“JAGS”来模拟数据:首先是线性回归,其次是估计动物存活率(公式化为状态空间模型)。 最近,我一直在努力模拟来自复杂分层模型的数据。我现在正在使用JAGS。 模拟数据JAGS很方便,因为你可以使用(几乎)相同的代码进行模拟和推理,并且你可以在相同的环境(即JAGS)中...
两者都基于 模型适用性和复杂性之间的平衡: 其中 是模型的对 数似然度 (模型拟合数据的程度),而 是考虑的参数数量在模型中,对于具有p个预测变量的多元线性回归模型,则为p + 2。AIC在用替换了 , 因此,与BIC相比,它对 较复杂的模型的处罚较少。这就是为什么一些从业者更喜欢BIC进行模型比较的原因之一。BIC和...
我们使用广义线性模型(Generalized Linear Models,简称GLM)来研究客户的非正态数据,并探索非线性关系。GLM是一种灵活的统计模型,适用于各种数据类型和分布,包括二项分布、泊松分布和负二项分布等非正态分布。通过GLM,我们可以对非正态数据进行建模和预测,并且能够处理计数数据,如客户购买数量、网站点击次数等。GLM还允...
“理想”模型应该 • 与观察到的数据相当吻合。 • 不包含不必要的参数。 • 易于解释。 R中的示例 假设我们有由家庭燃气消耗量和平均外部温度组成的数据(见下表)。外部温度可以用来衡量家庭使用的燃气量吗? 我们将 Gas 作为因变量,Yi 和 Temp 作为协变量 xi。假设我们使用线性正态模型来解释数据;其中 Yi...
三、 线性回归必须满足的假设检验 3.1 生成模型拟合诊断图进行初步检验 library(car) par(mfrow = c(...
(3)保留模型中线性关系显著的预测变量确定最后的模型,并利用R软件中的"predict"语句预测2017年的税收收入 根据回归分析结果,只有变量X1具有显著性。所以模型中仅保留变量X1。 构造模型: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 x_mat =cbind(rep(1,17),data[,3]) ...
R语言与统计-1:t检验与秩和检验 R语言与统计-2:方差分析 R语言与统计-3:卡方检验 回归分析概述 在统计学中,回归分析(regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少,分为一元回归和多元回归分析;按照因变量的多少,可分为简单回归分析和...