【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例

主要思路为了准确的估计票房,了解电影票房的一般规律,更好为电影投资方提供参考意见,本文从电影票房和电影相关属性出发,采用多元回归分析方法,建立了线性回归模型,得出了电影票房变动的影响因素.具体分析步骤1.描述性统计,初步查看每个变量的均数中值等数据.2.选择多项式回归模型2.1变量选取通过回归模型筛选出显著...

手把手R教程:建立非线性回归预测模型

对数曲线模型的残差标准误的值为151.5,调整R2为0.6318,两个指标比简单线性回归模型略有提高。#拟合曲线ggplot(urinetest,aes(dosage,urine))+geom_point()+stat_smooth(method=lm,formula=y~log(x))从图形可以看出,拟合曲线的效果较直线有所改善。四、建立分段回归模型在数据探索时我们...

国工数据大脑之多元线性回归在化学研发中预测的应用

由图2可知,关于拟合优度检验方面,决定系数R-sq(即R方)=0.7526,说明该模型拟合优度较好,因变量Y与自变量X1,X2,X3,X4具有较高的线性相关关系。从图3可知:对于F检验,查F分布表可知,显著性水平为0.1所对应的F临界值是2.31,F检验统计量的值为5.5,故F统计量的值>临界值,拒绝原假设。说明整个回归模型是有效的...

建立非线性回归预测模型,来看R教程!

对数曲线模型的残差标准误的值为151.5,调整R2为0.6318,两个指标比简单线性回归模型略有提高。#拟合曲线ggplot(urinetest,aes(dosage,urine))+geom_point()+stat_smooth(method=lm,formula=y~log(x))从图形可以看出,拟合曲线的效果较直线有所改善。四、建立分段回归模型在数据探索时我们...

使用简单线性回归进行仪器校准? 正交回归方法更好

拟合线图显示,这些点接近于回归线,这表明该模型能够拟合数据。我们在这里展示了最小二乘拟合和正交拟合。两个拟合方程显示在可视图的左下角。正交回归方程为:New=0.644+0.995Current请注意,尽管两条线看起来非常相似,但正交回归方程与简单线性回归方程是不同的。我们可以使用正交回归方程来了解这两台测量...

如何用线性回归模型做数据分析?

R方=0.91模型在一定程度较好的拟合数据(91%)R方>调整R方(适用多元线性回归):一般的R方会存在一些问题,即把任意新的自变量加入到线性模型中,都可能会提升R方的值,模型会因加入无价值的变量导致R方提升,对最终结果产生误导(www.e993.com)2024年11月25日。故在建立多元线性回归模型时,我们把R方稍稍做一些调整,引进数据量、自变量个数这...

跨境电商如何使用线性回归模型预测运输费?需要注意哪几点?

根据K公司的50组数据,可以得出这样的结果,里面的信息量较多,由于篇幅有限,本文只解释其中最重要的几个输出Output。(1)模型的拟合程度首先,我们要评估模型的拟合程度,它是回归直线与实际情况的匹配度,也被称为决定系数。在输出结果中,我们重点要关注“调整的R平方(AdjustedRSquare)”的值。

快报| 结核潜伏感染预防性疫苗PP19128R的构建及其免疫学特性初步...

图9PP19128R疫苗在LTBI、ATB和HCs3组人群种诱导的细胞因子水平六、PP19128R疫苗诱导的细胞因子的相关分析和简单线性回归分析为了进一步探究PP19128R疫苗诱导的细胞免疫反应的特征,笔者还基于主成分分析和相关分析研究了起重要作用的细胞因子及其之间的相关性。结果显示如下:(1)在健康人群中,PP19128R诱导的细胞因子被...

第二十一讲 | 多元线性回归分析(超级详细)

---没错,但是对于多元线性回归分析,更加合理的理解是在不同Y预测值情况下,残差的方差变化不大。Q5:一定要严格满足LINK吗?---如果回归分析只是建立自变量与因变量之间关系,无须根据自变量预测因变量的容许区间和可信度等,则方差齐性和正态性可以适当放宽。

经典目标检测方法Faster R-CNN和Mask R-CNN|基于PaddlePaddle深度...

但是传统的目标检测方法有如下几个问题:光线变化较快时,算法效果不好;缓慢运动和背景颜色一致时不能提取出特征像素点;时间复杂度高;抗噪性能差。因此,基于深度学习的目标检测方法得到了广泛应用,该框架包含有FasterR-CNN,Yolo,MaskR-CNN等,图1和图2分别显示的是基于PaddlePaddle深度学习框架训练的...