【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例
下图是残差直方图,从图上可以发现,所有点基本上是随机地分散在0周围,密度曲线近似为正态分布。右边是正态pp图,其意义与左边类似;表明随机误差项是服从正态分布的,其原因是正态qq图近似地可以看成一条直线;.左图是残差直方图,从图上可以发现,所有点基本上是随机地分散在0周围,密度曲线近似为正态分布。右边...
【视频】为什么要处理缺失数据?如何用R语言进行缺失值填充?
ntree是指在森林中生长的树木数量。非参数回归方法对多个插补中的每个插补使用不同的bootstrap程序重采样。然后,将加性模型(非参数回归方法)拟合到从原始数据中进行替换得到的样本上,并使用非缺失值(独立变量)预测缺失值(充当独立变量)。然后,它使用预测均值匹配(默认)来插补缺失值。预测均值匹配非常适合连续和...
如何使用科研神器“R语言”,让真实世界临床研究离SCI更进一步...
Summary()函数可以生成一个量化的表格,其中我们比较关注的一列依然是SMD,可以看出PS和所有协变量的SMD都在±0.1以内,说明匹配效果较好。逆概率加权(IPW)R中有多种办法可以实现逆概率加权,因为IPW本质上讲就是用logistic回归计算出PS,再根据1/PStreatment和1/(1-PStreatment)两个简单公式对观察值赋予权重。大...
基于Power BI和R语言组合应用的可视化审计方法
一般来说,采用基于PowerBI和R语言组合应用手段进行大数据可视化分析的流程为:借助PowerBI中的R语言接口,采用R语言编写数据采集和数据可视化分析程序代码,执行所编写的R语言程序代码,便可采用PowerBI和R语言完成审计数据采集与分析,并将分析结果通过PowerBI的可视化功能转化为便于审计人员分析观察的图形;在这些分析图形...
R语言实现随机森林超详细教程
R语言实现(1)寻找最优参数mtry,即指定节点中用于二叉树的最佳变量个数:library("randomForest")n<-length(names(train_data))#计算数据集中自变量个数,等同n=ncol(train_data)rate=1#设置模型误判率向量初始值for(iin1:(n-1)){set.seed(1234)rf_train<-randomForest(as.factor(train_data$IS_...
R语言DCC-GARCH模型对上证指数、印花税收入时间序列数据联动性...
在对上证指数、印花税收入联动性预测时,我们向客户演示了用R语言的DCC-GARCH可以提供的内容(www.e993.com)2024年9月20日。读取所有数据#读取指数数据index=read.xlsx("上证指数.xlsx")#读取税数据tax=read.xlsx("印花税收入.xlsx")上证指数数据直方图#取出上证指数数据#差分做直方图...
R语言数据可视化之五种数据分布图制作
也可以采用分面的方法,R语言实现代码如下:运行结果:4.绘制密度曲线本例选用如下测试集:密度曲线表达的意思和直方图很相似,因此密度曲线的绘制方法和直方图也几乎是相同的。区别仅在于密度曲线的横轴要绑定到连续型变量,另外绘制函数的名字不同。R语言示例代码如下:...
ggplot2高效实用指南(可视化脚本、工具、套路、配色)
直方图密度图ggplot()上文中的qplot()绘制散点图:在ggplot()中完全可以如下实现:改变点形状、大小、颜色等属性绘图过程中常常要用到转换(transformation),这时添加图层的另一个方法是用stat_*()函数。下例中的geom_density()与stat_density()是等价的...
不想去健身房的我,最后被贝叶斯分析说服了...
我们按下面的步骤在R语言中运行JAGS首先以文本的形式写下模型然后,我们让JAGS执行仿真模拟。这里我使用JAGs对参数空间θ进行10000次模拟抽样之后,我们就得到了θ=(β0;β1;τ)的抽样数据,如下表所示:“看上去好酷,那又怎样呢?”现在我们对参数空间θ进行10000次迭代,根据等式:...
视频| 论文最爱的变分自编码器( VAE),不了解一下?
从csv文件中有几种方式读入数据,我倾向于使用read.csv()加载数据框架,即歌词、发布年份、Billboard排名位置。需要注意的是,默认情况下,R语言把所有的字符串转换成因子。这可能会导致下游问题,但是你可以通过设置stringAsFactor参数为FALSE来解决这个问题。