【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;.拟合效果图形展示以原始数据作为x轴,回归拟合值为轴作图,在xy面上的点用直线连接见图。原始图和...
R语言风险价值:ARIMA,GARCH模型,Delta-normal法滚动估计,预测VaR
对于这样的任务,我们可以使用GARCH(1,1)模型,表示为:当残差平方相关时,GARCH过程有效。ACF和PACF图清楚地表明显着相关性。另一种检验平方残差异方差性的方法是对a1和β1参数进行显着性检验。#模型定义ugarchpec(varin,mean.modelfit(sec=model.spec')a1和β1都显着不同于零,因...
R语言GAMLSS模型对艾滋病病例、降雪量数据拟合、预测、置信区间...
我们期望拟合的(归一化分位数)残差I;近似地表现为正态分布的变量(即使最初的观测值Y不一定是正常的),因此残差的归一化Q-Q图在这里是合适的。r软件提供了用于绘制QQ-绘图的函数。检验分布拟合参数可靠性的方法有两种:1)汇总函数和Vcov函数。一般来说,这两个值应该是相同的,因为在默认情况下,汇总是vcov获得的...
数据代码分享|R语言基于逐步多元回归模型的天猫商品流行度预测
这说明随机误差项具有同方差性;左下图是拟合值与残差的标准差的散点图,其意义与上面类似;右上图表明随机误差项是服从正态分布的,其原因是正态Q-Q图近似地可以看成一条直线;右下图的CooK距离图进一步证实第2个观测值是一个离群点,它对回归方程的影响是比较大的...
R语言GARCH族模型:正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析...
注:括号中是P值。***表示0.1%置信水平下统计显著;**表示在1%置信水平下统计显著;*表示5%水平下统计显著。对EGARCH(1,1)模型来说,无论收益率残差服从哪种分布,其方差方程中常数项和GARCH项系数均高度显著,然而均值方程和方差方程中的的ARCH项系数均不显著。
AI时代社会科学研究方法创新与模型“过度拟合”问题探索
如图1b所示,根据观测数据集的散点图分布可以有线性拟合、二项式拟合和多项式拟合等多种思路(www.e993.com)2024年10月23日。其中,多项式方案(虚线)在观察数据集中的拟合效果最佳,但模型参数受到极端值噪声的严重影响,存在过度拟合风险。相比之下,线性方案最简单,但对观测样本中的拟合效果较差,存在欠拟合风险,也难以提升模型总体的泛化能力。如果...
【视频】R语言逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险...
视频:R语言逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险它只是表示一个只有2个输出的变量,例如,预测抛硬币(正面/反面)的情况。结果是二进制的:如果硬币是正面,则为1,如果硬币为反面,则为0。这种回归技术类似于线性回归,可用于预测分类问题的概率。
【视频】ARIMA时间序列模型原理和R语言ARIMAX预测实现案例
差分通过从当前观察值中减去先前的观察值来执行求差。模型识别参数估计及模型检验模型的显著性检验若残差序列为非白噪声序列,则意味着残差序列还有残留的相关信息未被提取,说明拟合模型不够有效。参数的显著性检验检验每一个参数是否显著非零,若不显著非零,即表示该参数所对应的自变量对因变量影响不明显,可将...
R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析|附...
colnames(basicstats[r,which(basicstats[r,]>threshold),drop=FALSE])4.基于年的面板箱线图。p<-ggplot(data=data,aes(x=year,y=value))+theme_bw()+theme(legend.position="none")+geom_boxplot(fill="blue")...
建立非线性回归预测模型,来看R教程!
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发现,药物剂量和尿量的散点图分布呈现三段式变化特征,我们以此为依据,建立一个分段回归模型。在R中我们可以使用segmented这个包。model.segmented<-segmented(model.lm)#构建分段回归模型...