一串代码搞定!这个R语言包可以构建修正Poisson回归模型
在今年1月,R新发布了rqlm包,这款R包能够对二元结果进行修正poisson回归和最小二乘回归分析。此函数的处理方式与lm或glm类似,可通过family指定对二元数据进行模型拟合。此外,通过指定eform,可以将得到的系数和置信限转换为指数尺度。标准误差估计使用三明治包的标准鲁棒方差估计器进行计算。rqlm包进行修正pois...
数模竞赛要先掌握的经典模型算法|拟合|分析法|马尔科夫|神经网络|...
16.优劣解距离法(TOPSIS法)(备用)17.投影寻踪综合评价法(高大上)揉和多种算法,比如遗传算法、最优化理论等。18.方差分析、协方差分析等(备用)方差分析:看几类数据之间有无差异,差异性影响。(2队评委评分)例如:元素对麦子的产量有无影响,差异量的多少;(1992年,作物生长的施肥效果问题)协方差分析:...
偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)分析光谱数据
此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR),并讨论这两种方法的有效性(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。当存在大量预测变量时,PLSR和PCR都是对因变量建模的方法,并且这些预测变量高度相关或甚至共线性。两种方法都将新的预测变量(称为成分)构建为原始预测变量的线性组合,但它们以...
R语言线性模型预测:加权泊松回归,普通最小二乘,加权负二项式
因此,对于较低的臭氧水平,的正系数Solar.R不能弥补截距,Wind因为对于较低的臭氧水平,的值Solar.R较低,而的值Wind较高。处理负面的臭氧水平预测让我们首先处理预测负臭氧水平的问题。截短的最小二乘模型处理负面预测的一种简单方法是将其替换为尽可能小的值。这样,如果我们将模型交给客户,他就不会开始怀疑...
R语言回归、anova方差分析、相关性分析 《精品购物指南》调研数据...
1.R语言多元Logistic逻辑回归应用案例2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现3.matlab中的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)4.R语言泊松Poisson回归模型分析案例5.R语言混合效应逻辑回归Logistic模型分析肺癌6.r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和ElasticNet模型实现...
统计学权威盘点过去50年最重要的统计学思想,因果推理、bootstrap...
元算法(利用现有模型和推理步骤的工作流)在统计学中被广泛使用,比如最小二乘法,矩估计(themethodofmoments),最大似然,等等(www.e993.com)2024年10月26日。在过去50年里所开发的许多机器学习元算法都有一个特征,就是它们会以某种方式拆分数据或模型。学习元算法(LearningMeta-Algorithms)与分治计算方法相关,最著名的是变分贝叶斯和期望...
R语言两阶段最小??乘法2SLS回归、工具变量法分析股息收益、股权...
6.用两阶段最??二乘法做回归,2SLS具体做法:(1)通过工具变量计算出z(t-1)的数值(2)建??x(t-1)与z(t-1)的函数关系:x(t-1)=αz(t-1)+e(t),通过OLS得出α的估计值,然后得出x(t-1)的估计值。x(t-1)的估计值=α的估计值*z(t-1)(3)把x(t-1)的估计值带??到第??...
AI时代社会科学研究方法创新与模型“过度拟合”问题探索
对于社会科学量化研究来说,除了模型建构和变量选择外,引入机器学习建模方法更突出的作用在于它可以有效应对传统基于普通最小二乘法(ordinaryleastsquare,OLS)统计建模所带来的模型过度拟合及社会预测困难问题。二、量化模型过度拟合与预测难题(一)从解释到预测:定量社会科学研究的象限划分...
结合案例,谈谈如何进行时间序列分析
因DF检验假设ut为白噪声,序列为一阶自回归的模型,但实际上随机干扰项并非为白噪声序列,且序列并非为一阶自回归生成,因此用普通最小二乘法进行估计的t统计量会受到无关参数的影响,导致DF检验无效。如果时间序列包含有明显的随时间变化的某种趋势,DF检验必须保证能够剔除这种趋势,否则时间趋势的成分会进入ut,导致ut非...
样条曲线分段线性回归模型piecewise regression估计个股beta值|附...
R语言用标准最小二乘OLS,广义相加模型GAM,样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类R语言实现CNN(卷积神经网络)模型进行回归数据分析R语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归R语言中使用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据视频R语言实现CNN(卷积神经网络)模型进行回归数据分析...