r计算标准化回归方程
@胥采607：R软件中标准化回归方程是什么函数?? -
蒯贱15283568241…… lm,glm等用于线性回归和广义线性回归.
@胥采607：怎么用R语言编写一个完整的多元线性回归方程 -
蒯贱15283568241…… )attach(byu) lm(salary ~ age+exper) lm(salary~.,byu) #利用全部自变量做线性回归 lm()只能得出回归系数,要想得到更为详尽的回归信息,应该将结果作为数据保存或者使用“拟合模型”(fitted model) result<-lm(salary~age+ exper + age*exper, data=byu) summary(result) myresid<-result$resid #获得残差 vcov(result) #针对于拟合后的模型计算方差-协方差矩阵 shapiro.test(b) #做残差的正太性检验 qqnorm(bres);qqline(bres) #做残差
@胥采607：如何用 R 做 logistic 回归 -
蒯贱15283568241…… Logistic回归主要分为三类,一种是因变量为二分类得logistic回归,这种回归叫做二项logistic回归,一种是因变量为无序多分类得logistic回归,比如倾向于选择哪种产品,这种回归叫做多项logistic回归.还有一种是因变量为有序多分类的logistic...
@胥采607：r平方计算公式是什么? -
蒯贱15283568241…… r²(r平方)是用于衡量统计学中线性回归模型的拟合优度的一个指标.在线性回归中,我们试图用一个直线来拟合数据点,r²可以告诉我们这条直线对数据的拟合程度. r²的计算公式如下: r² = 1 - (SS_res / SS_tot) 其中, r² 表示拟合优度,...
@胥采607：急!!!!又是知道SPSS里的一般回归方程和标准回归方程怎么计算?自变量和因变量怎么看? -
蒯贱15283568241…… 复相关系数R-squared=0.0023 ,太低了,低于常用临界值0.1,说明模型有问题,自变量的解释力太差.另外,虽然方程勉强显著,但只有变量b11具有统计显著性. 回归方程:y=35.19781+b11X0 .654167+e23X0.0000132
@胥采607：在Excel里怎么计算回归方程? -
蒯贱15283568241…… 把x、y数据分别输入上下二行中,点击这个数据表中任一单元格,然后插入-图表,图表类型选xy散点图,子图表可任选一个自已需要的,再按提示一路下一步,最后点完成.在生成的图中右击数据线,在出现的下拉快捷菜单中点击添加趋势线,在类型中选线性(因你的方程是一次线性方程),在选项中选显示公式(还可勾选“显示R平方值,这是相关系数,表示线性程度)最后按确定,ok 了.这时在图出现的公式就是你要的回归方程. 当然,你也可不用图表的方式,可用函数LINEST,INTERCEPT来分别求出A、B值,
@胥采607：r平方回归系数怎么求 -
蒯贱15283568241…… 用户可以先试着画一个散点图,看看是否可以使用其他曲线来获得更好的拟合效果,在很多情况下,对数据进行线性或某些非线性拟合会有显著的效果,但可能不是最好的,所以有必要判断自变量与因变量...
@胥采607：一元线性回归方程怎么求? -
蒯贱15283568241…… 1. 列计算表,求∑2.计算Lxx,Lyy,Lxy Lyy=∑(y-yˇ)(y-yˇ)Lxy=∑(x-xˇ)(y-yˇ)3.求相关系数,并检验;r = Lxy /( Lxx Lyy)1/22. 求回归系数b和常数a;b=Lxy /Lxxa=y - bx3. 列回归方程.
@胥采607：R语言的怎么写loop来run许多个回归方程 -
蒯贱15283568241…… Q1 n <- 1:30 f <- c(1,1) for (i in n) f <- c(f, f[length(f)-1]+f[length(f)]) for (i in 1:(length(f)-1)) print(f[i]/f[i+1]) 从结果可以看到,貌似收敛到 0.618 Q2 1) answer <- c(3) 在for循环里: #每次都从answer中取最后一项,并把计算结果存到answer中(作为最...
@胥采607：回归平方和计算公式
蒯贱15283568241…… 回归平方和计算公式:R^2=SSR/SST=1-SSE/SST,回归平方和ESS(Explained Sum of Squares)是因变量回归值ŷ-因变量平均值y的离差平方和,数值上=∑(ŷ-ȳ)2,也称为解释平方和.用回归方程或回归线来描述变量之间的统计关系时,实验值yi与按回归线预测的值ŷ并不一定完全一致.ESS越大说明多元线性回归线对样本观测值的拟合情况越好.
蒯贱15283568241…… lm,glm等用于线性回归和广义线性回归.
@胥采607：怎么用R语言编写一个完整的多元线性回归方程 -
蒯贱15283568241…… )attach(byu) lm(salary ~ age+exper) lm(salary~.,byu) #利用全部自变量做线性回归 lm()只能得出回归系数,要想得到更为详尽的回归信息,应该将结果作为数据保存或者使用“拟合模型”(fitted model) result<-lm(salary~age+ exper + age*exper, data=byu) summary(result) myresid<-result$resid #获得残差 vcov(result) #针对于拟合后的模型计算方差-协方差矩阵 shapiro.test(b) #做残差的正太性检验 qqnorm(bres);qqline(bres) #做残差
@胥采607：如何用 R 做 logistic 回归 -
蒯贱15283568241…… Logistic回归主要分为三类,一种是因变量为二分类得logistic回归,这种回归叫做二项logistic回归,一种是因变量为无序多分类得logistic回归,比如倾向于选择哪种产品,这种回归叫做多项logistic回归.还有一种是因变量为有序多分类的logistic...
@胥采607：r平方计算公式是什么? -
蒯贱15283568241…… r²(r平方)是用于衡量统计学中线性回归模型的拟合优度的一个指标.在线性回归中,我们试图用一个直线来拟合数据点,r²可以告诉我们这条直线对数据的拟合程度. r²的计算公式如下: r² = 1 - (SS_res / SS_tot) 其中, r² 表示拟合优度,...
@胥采607：急!!!!又是知道SPSS里的一般回归方程和标准回归方程怎么计算?自变量和因变量怎么看? -
蒯贱15283568241…… 复相关系数R-squared=0.0023 ,太低了,低于常用临界值0.1,说明模型有问题,自变量的解释力太差.另外,虽然方程勉强显著,但只有变量b11具有统计显著性. 回归方程:y=35.19781+b11X0 .654167+e23X0.0000132
@胥采607：在Excel里怎么计算回归方程? -
蒯贱15283568241…… 把x、y数据分别输入上下二行中,点击这个数据表中任一单元格,然后插入-图表,图表类型选xy散点图,子图表可任选一个自已需要的,再按提示一路下一步,最后点完成.在生成的图中右击数据线,在出现的下拉快捷菜单中点击添加趋势线,在类型中选线性(因你的方程是一次线性方程),在选项中选显示公式(还可勾选“显示R平方值,这是相关系数,表示线性程度)最后按确定,ok 了.这时在图出现的公式就是你要的回归方程. 当然,你也可不用图表的方式,可用函数LINEST,INTERCEPT来分别求出A、B值,
@胥采607：r平方回归系数怎么求 -
蒯贱15283568241…… 用户可以先试着画一个散点图,看看是否可以使用其他曲线来获得更好的拟合效果,在很多情况下,对数据进行线性或某些非线性拟合会有显著的效果,但可能不是最好的,所以有必要判断自变量与因变量...
@胥采607：一元线性回归方程怎么求? -
蒯贱15283568241…… 1. 列计算表,求∑2.计算Lxx,Lyy,Lxy Lyy=∑(y-yˇ)(y-yˇ)Lxy=∑(x-xˇ)(y-yˇ)3.求相关系数,并检验;r = Lxy /( Lxx Lyy)1/22. 求回归系数b和常数a;b=Lxy /Lxxa=y - bx3. 列回归方程.
@胥采607：R语言的怎么写loop来run许多个回归方程 -
蒯贱15283568241…… Q1 n <- 1:30 f <- c(1,1) for (i in n) f <- c(f, f[length(f)-1]+f[length(f)]) for (i in 1:(length(f)-1)) print(f[i]/f[i+1]) 从结果可以看到,貌似收敛到 0.618 Q2 1) answer <- c(3) 在for循环里: #每次都从answer中取最后一项,并把计算结果存到answer中(作为最...
@胥采607：回归平方和计算公式
蒯贱15283568241…… 回归平方和计算公式:R^2=SSR/SST=1-SSE/SST,回归平方和ESS(Explained Sum of Squares)是因变量回归值ŷ-因变量平均值y的离差平方和,数值上=∑(ŷ-ȳ)2,也称为解释平方和.用回归方程或回归线来描述变量之间的统计关系时,实验值yi与按回归线预测的值ŷ并不一定完全一致.ESS越大说明多元线性回归线对样本观测值的拟合情况越好.
