R语言非线性回归和广义线性模型：泊松、伽马、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂钠摄入数据|数据分享（下）
R语言非线性回归和广义线性模型：泊松、伽马、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂钠摄入数据|数据分享（上）：https://developer.aliyun.com/article/1498787 还有 clam_res <- simu...
R语言非线性回归和广义线性模型：泊松、伽马、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂钠摄入数据|数据分享（上）
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33781 我们使用广义线性模型（Generalized Linear Models，简称GLM）来研究客户的非正态数据，并探索非线性关系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 GLM是一种灵活的统计模型，适用于各种数据类型和分布，包括二项分布、泊松分布和负二项分布等非正态分布。通过GLM，我们可以对非正...
【视频】R语言用线性回归预测共享单车的需求和可视化|数据分享
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33350 分析师：Shuli Wang 自行车共享系统是新一代的传统自行车租赁，从会员，租赁到归还的整个过程已经自动化。通过这些系统，用户可以轻松地从特定位置租用自行车，然后在另一个位置返回（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 目前，全球约有500多个自行车共享计划，其中包括500多万辆自行车...
R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法分析汽车制动距离|数据分享
阅读全文：http://tecdat.cn/?p=21625 我们知道参数的置信区间的计算，这些都服从一定的分布(t分布、正态分布），因此在标准误前乘以相应的t分值或Z分值。但如果我们找不到合适的分布时，就无法计算置信区间了吗？ 幸运的是，有一种方法几乎可以用于计算各种参数的置信区间，这就是Bootstrap 法。 本文使用BOOTSTRAP...
R语言和STAN,JAGS：用RSTAN,RJAG建立贝叶斯多元线性回归预测选举数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=21978 本文将介绍如何在R中用rstan和rjags做贝叶斯回归分析，R中有不少包可以用来做贝叶斯回归分析，比如最早的（同时也是参考文献和例子最多的）R2WinBUGS包。这个包会调用WinBUGS软件来拟合模型，后来的JAGS软件也使用与之类似的算法来做贝叶斯分析。然而JAGS的自由度更大，扩展性也更好。近来，STAN和它...
【视频】什么是Bootstrap自抽样及应用R语言线性回归预测置信区间实例|数据分享
全文链接：http://tecdat.cn/?p=21625 自抽样统计是什么以及为什么使用它？ 本文将自抽样方法与传统方法进行比较，并了解它为何有用。并在R语言软件中通过对汽车速度和制动距离数据（查看文末了解数据获取方式）进行线性回归预测来实践它。 统计学是从数据中学习的科学。统计知识有助于收集数据的正确方法，使用正确的方法分析数据，并有效地呈现从数...
R语言RSTAN MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据
如果你正在进行统计分析：想要加一些先验信息，最终你想要的是预测。所以你决定使用贝叶斯。 但是，你没有共轭先验。你可能会花费很长时间编写 Metropolis-Hastings 代码，优化接受率和提议分布，或者你可以使用 RStan。 Hamiltonian Monte Carlo（HMC） HMC 是一种为 MH 算法生成提议分布的方法，该提议分布被接受的概率很高。具体算...
R语言主成分回归（PCR）、 多元线性回归特征降维分析光谱数据和汽车油耗、性能数据
什么是PCR？（PCR = PCA + MLR） • PCR是处理许多 x 变量的回归技术 • 给定 Y 和 X 数据： • 在 X 矩阵上进行 PCA – 定义新变量：主成分（分数） • 在 多元线性_回归_(_MLR_) 中使用这些新变量中的一些来建模/预测 Y • Y 可能是单变量或多变量。 例子 ...
R语言贝叶斯MCMC：用rstan建立线性回归模型分析汽车数据和可视化诊断
本文将谈论Stan以及如何在R中使用rstan创建Stan模型。尽管Stan提供了使用其编程语言的文档和带有例子的用户指南，但对于初学者来说，这可能是很难理解的。 Stan Stan是一种用于指定统计模型的编程语言。它最常被用作贝叶斯分析的MCMC采样器。马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）是一种抽样方法，允许你在不知道分布的所有数学属性的情况下估计一个概率分布。它在贝叶斯推断中特别有...
R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据
尽管线性模型是最简单的机器学习技术之一，但它们仍然是进行预测的强大工具。这尤其是由于线性模型特别容易解释这一事实。在这里，我将讨论使用空气质量数据集的普通最小二乘回归示例解释线性模型时最重要的方面。 空气质量数据集 空气质量数据集包含以下四个空气质量指标的154次测量： 臭氧：平均臭氧水平，以十亿分之一为单位 Solar.R：太阳辐射 风...
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