如何在 R 中执行稳健回归

最新推荐文章于 2023-08-19 00:50:48 发布
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分类专栏： R语言大学作业 文章标签： 回归 r语言 机器学习
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在数据存在异常值时，稳健回归是替代普通最小二乘回归的策略。本文通过使用MASS包中的rlm()函数，分步演示如何在R中进行稳健回归。通过创建数据，拟合OLS模型并分析残差，发现异常值，然后应用rlm()函数建立稳健回归模型。计算残差标准误差(RSE)表明，稳健回归模型对数据的拟合度优于OLS模型。

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当我们正在使用的数据集中存在异常值或有影响的观察值时，稳健回归是我们可以用作普通最小二乘回归的替代方法。

为了在 R 中执行稳健的回归，我们可以使用 MASS包中的rlm()函数 ，它使用以下语法：

以下分步示例展示了如何在 R 中为给定的数据集执行稳健的回归。

第 1 步：创建数据
首先，让我们创建一个假数据集来使用：

df <- data.frame(x1=c(1, 3, 3
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R语言实现稳健回归
qq_64733841的博客
12-23 789
五种方法：Andrew、hampel、huber、LAD、tukey。
R语言中的稳健回归实现方法
ByteKnight的博客
08-28 817
在R语言中，我们可以使用一些包来执行稳健回归分析，如。函数，我们可以拟合稳健回归模型，并进行参数估计和预测。请根据自己的需求，调整数据和模型的设置来执行稳健回归分析。函数，我们可以查看模型的摘要结果，包括回归系数的估计值、标准误差、显著性等统计信息。接下来，我们准备一个示例数据集来进行稳健回归分析。下面我们将详细介绍如何在R语言中执行稳健回归，并提供相应的源代码。参数用于选择稳健估计方法，默认为"M"，表示使用M估计法。）之间的关系为例，执行稳健回归分析。这就是在R语言中执行稳健回归的基本步骤。
R数据分析实例：稳健回归
bbbeoy的专栏
05-15 1万+
按语：当数据含有离群点（Outliar）或者强影响点（influential observation）时，稳健回归（Robust Regression）会比普通最小二乘法(OLS)的表现要更优异。稳健回归也可以用来检测数据中的强影响点。 提示: 本文旨在介绍与稳健回归相关的R命令，因此，并未全面覆盖稳健回归的相关知识，也不涉及数据清洗、数据检测、模型假设和模型诊断等内容。 文档内容基于R 2.
[R语言]稳健回归
Xiaoling19的博客
12-30 7667
原文来自：稳健回归 INTRODUCTION 我们以线性回归中的一些概念开始关于稳健回归的讨论。 残差： 预测值（基于回归方程）与实际观察值之间的差。 离群值： 在线性回归中，离群值是具有大量残差的观察值。换句话说，鉴于其对预测变量的价值，这是一个因变量不寻常的观察结果。离群值可能表示样本特性，或者可能表示数据输入错误或其他问题。 杠杆： 对预测变量具有极高价值的观察点具有很高的杠杆作用。杠杆作用是对自变量偏离均值的程度的度量。高杠杆点可能会对回归系数的估计产生很大影响。 影响： 如果删除观察结果会显着改变
R语言相关分析和稳健线性回归分析
拓端研究室TRL
12-11 472
Spearman等级相关性是一种非参数检验，它不假设数据的分布或数据是线性相关的。它对数据进行排序以确定相关程度，并且适合于顺序测量。肯德尔秩相关是一种非参数检验，它不假设数据的分布或数据是线性相关的。它对数据进行排名以确定相关程度。皮尔逊相关是最常见的相关形式。假设数据是线性相关的，并且残差呈正态分布。下面以物种多样性为例子展示了如何在R语言中进行相关分析和线性回归分析。它可以执行Pearson，Kendall和Spearman相关。线性模型中残差的直方图。该线性回归对响应变量中的异常值不敏感。
R 加权最小二乘 代码_R语言基础及稳健回归实现
weixin_39687990的博客
11-21 2795
注：本文是王桢罡对“R语言基础及稳健回归实现”的介绍R语言简介R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。R是一套由数据操作、计算和图形展示功能整合而成的套件。包括：有效的数据存储和处理功能，一套完整的数组(特别是矩阵)计算操作符，拥有完整体系的数据分析工具，为数据分析和显示提供的强大图形功能，一套(源自S语言)完善、简单、有效的编程语言(包括条件、循环、自定义函数、输...
R语言_稳健性估计_R语言实例分析_内附R代码_分析数据见资其它资源
12-25
总的来说，R语言提供了强大的工具来执行稳健性估计，包括识别和处理异常点、高杠杆点和强影响点。通过对模型的深入理解和这些统计量的分析，我们可以构建出更加稳健的线性回归模型，降低异常值的影响，提高模型的...
matlab稳健回归分析,matlab稳健回归函数文档
weixin_42511315的博客
03-19 1601
2018-06-14 20:39:44regress函数和regstats函数利用普通最小二乘法估计模型中的参数, 参数的估计值受异常值的影响比较大. robustfit函数采用加权最小二乘法估计模型中的参数, 受异常值的影响就比较小. robustfit函数可用来作稳健的多重线性或广义线性回归分析, 下面介绍robustfit函数的用法.调用方法b = robustfit(X,y)b = rob...
R︱mlr包挑选最适机器学习模型+变量评估与选择（案例详解）
素质云笔记
12-25 1万+
install.packages("mlr")之后就可以看到R里面有哪些机器学习算法、在哪个包里面。a这个包是听CDA网络课程《R语言与机器学习实战》余文华老师所述，感觉很棒，有待以后深入探讨。以下表格是R语言里面，52个机器学习算法的来源以及一些数据要求。classnameshort.namepackagenotetypeinstallednumericsfactorsorderedmissin
稳定回归模型在R语言中的应用
CyberXZ的博客
08-19 511
相比于传统的最小二乘法回归，稳定回归在处理异常值时更加鲁棒，能够提供更稳健的回归结果。该函数是MASS包（Modern Applied Statistics with S）中的一部分，通过最小绝对残差（L1范数）来拟合回归模型，从而减少异常值对模型的影响。稳健回归能够有效地处理数据中的异常值和离群点，提供更可靠的回归结果。执行上述代码后，我们将得到一张带有稳健回归拟合曲线的散点图，其中散点表示数据点，红色的直线表示回归拟合曲线。函数，我们可以轻松地拟合稳健回归模型，并通过绘图函数进行结果的可视化。
R语言与函数估计学习笔记
03-27
R语言与函数估计学习笔记，压缩包文件，欢迎下载。1111
R语言广义线性模型
小凤的博客
07-01 3万+
１.广义线性模型和glm（）函数 广义线性模型扩展了线性模型的框架，它包含了非正态因变量的分析。 广义线性模型通过拟合响应变量的条件均值的一个函数（不是响应变量的条件均值），假设响应变量服从指数分布族中的某个分布（并不仅限于正态分布），极大地扩展了标准线性模型。模型参数估计的推导依据的是极大似然估计，而非最小二乘法。
Nomogram | 盘点一下绘制列线图的几个R包！~（一）
m0_72224305的博客
04-08 4369
的系数，给每个影响因素的不同取值赋分，然后将各个分数相加得到总分，再根据总分和结局事件发生概率的转换关系，计算出预测值。），是一种用于预测模型的可视化工具，它可以将多个影响因素和结局事件的关系展示在同一平面上。的概念，用于快速计算复杂公式的图形表示法，曾经在工程和科学领域广泛使用，直到被计算机取代。🤩 ComplexHeatmap | 颜狗写的高颜值热图代码！的确很好用，但是很难计算出所有项目的总分和概率，这里可以用。🤣 NetworkD3 | 让我们一起画个动态的桑基图吧~，不过个人觉得不是特别好用。
r语言实现岭回归_R语言中回归模型的一些总结2
weixin_36384501的博客
01-10 1445
主要内容来源为《R语言核心技术手册》。对线性模型假设的检验car包中的ncvTest()函数可以用来检验异方差性，lmtest包中的bptest()函数可以实现同样的功能。car包中的durbin.watson()函数可以用来检验自相关性，lmtest包的dwtest()函数可以实现同样的功能。car包中的vif()函数可以用来计算方差膨胀因子，从而用来检验共线性问题。处理异方差或者异常...
R语言与回归分析几个假设的检验
beta
11-10 4万+
一、从线性回归的假设说起         对于线性回归而言，若要求回归估计有一些良好性质比如无偏性，就需要加上一些假定条件。比如要达到估计的无偏性，我们通常需要加上高斯-马尔科夫条件： A1、对参数而言的线性性 A2、样本的随机抽样性 A3、误差的条件均值为0 A4、不存在完全共线性 A5、同方差假设        在上述条件上加上误差项服从正态分布，就得到了经典线性回归模型的6大
R语言实战应用精讲50篇（二）-多重线性回归系列之稳健回归
wenyusuran的专栏
03-23 2835
前言 线性回归的参数估计主要采用的是最小二乘法（又称最小平方法），该法是将使观测值与模型预测值之差的平方达到最小的值作为参数估计值。如果数据存在异常点或者异方差，最小二乘法估计会存在偏差，常用的处理策略就是改用稳健回归（Robust Regression）。 稳健回归就是采用更为稳健的参数估计方法来拟合模型，所谓稳健就是数据的波动对参数估计影响不大，比如不受异常值影响，或删除某一观测后对结果影响不大。稳健估计的方法有很多，主要有这么几类：最小绝对值回归（也称最小一乘法回归，lAV），最小中位数二乘法（L
R for Data Science总结之——modelr（2）
我要养只哈士奇的博客
10-02 809
R for Data Science总结之——modelr（2） 本章针对真实数据集进行建模实践： library(tidyverse) library(modelr) options(na.action = na.warn) library(nycflights13) library(lubridate) 为什么低质量的钻石更加昂贵？ 首先查看diamonds数据集： ggplot(diam...
R语言实现RMF模型
EchoCaiCai的专栏
12-29 8320
RMF模型说明 RMF模型是客户管理中，常被用来衡量客户价值和客户创利能力的重要方法。它主要考量三个指标： 最近一次消费-Recency：近期购买的客户倾向于再度购买 消费频率-Frequency：经常购买的客户再次购买概率高 消费金额-Monetary：消费金额较多的客户再次消费可能性更大 根据上述三个维度，对客户做细分，假定每个维度划分成五个等级，得到客户的R值（1-5），F值（1-
稳健回归（Robustness regression）
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Daunxx的专栏
07-08 5万+
之前文章里的关于线性回归的模型，都是基于最小二乘法来实现的。但是，当数据样本点出现很多的异常点（outliers），这些异常点对回归模型的影响会非常的大，传统的基于最小二乘的回归方法将不适用。
R语言实现稳健回归代码
最新发布
10-07
稳健回归是一种针对异常值具有鲁棒性的统计方法。在R语言中，可以使用`rlm`函数来实现稳健回归。下面是一个简单的示例代码： ```R # 导入包 library(MASS) # 创建数据 x <- c(1, 2, 3, 4, 5) y <- c(2, 3, 6, 8, 10) # 执行稳健回归 fit <- rlm(y ~ x) # 打印结果 summary(fit) ``` 在这个示例中，我们首先导入`MASS`包，然后创建了一个简单的数据集`x`和`y`。然后，我们使用`rlm`函数执行稳健回归，并将结果存储在`fit`变量中。最后，我们使用`summary`函数打印出回归结果的摘要信息。
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