R回归分析

最新推荐文章于 2024-05-28 10:03:47 发布
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分类专栏： R 文章标签： R
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版权

1.数据

> data
   YEAR SCALE     PRICE ACREAGE
  2006 82.04   3846.883 1087.25
  2007 82.17   4304.399 1229.74
  2008 82.23   5043.934   811.69
  2009  82.53   5054.121 1265.16
  2010 83.78   5987.330 1206.71
  2011 84.13   8693.126 1031.31
  2012 85.02 11008.840   749.28
  2013 85.27 12114.270 1016.71
  2014 85.43 11793.917   818.50
  2015 85.53 13709.240 1044.89

绘制基本的图层以及散点图

PL=ggplot(data=data,aes(x=YEAR,y=SCALE,group=1))+geom_point()+theme(axis.text.x = element_text(angle=90, hjust=1, vjust=.5))+scale_x_continuous(breaks=seq(2006,2016,1))

在散点图的基础上加上回归线

loess型回归线

PL+stat_smooth(methon='loess')





在R语言中进行回归分析
2301_79366177的博客
09-27 977
回归分析是数据分析中常用的方法之一，它可以帮助我们理解变量之间的关系和进行预测。在R语言中，我们可以使用lm()函数进行简单线性回归分析，使用多个自变量形式的lm()函数进行多元线性回归分析，以及使用nls()函数进行非线性回归分析。然后，我们使用nls()函数拟合非线性回归模型，并将结果存储在model对象中。然后，我们使用lm()函数拟合多元线性回归模型，并将结果存储在model对象中。然后，我们使用lm()函数拟合线性回归模型，并将结果存储在model对象中。如果您有任何进一步的问题，请随时提问。
R语言｜回归分析
DA Lover
11-16 8814
这篇博客主要根据一次作业来总结r语言进行回归分析的步骤，真的是好记忆不如“烂笔头”？？长时间不用就会忘记。 回归方程： r语言进行回归分析时，可以使用lm()函数进行； #使用r语言进行回归和区间估计; x<-c(0.25,0.37,0.44,0.55,0.60,0.62,0.68, 0.70,0.73,0.75,0.82,0.84) y<-c(2.57,2.31,2...
r library car_R语言实战之回归分析
weixin_39896617的博客
10-23 2135
从许多方面来看，回归分析都是统计学的核心。它其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多个预测变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。通常，回归分析可以用来挑选与响应变量相关的解释变量，可以描述两者的关系，也可以生成一个等式，通过解释变量来预测响应变量。本文主要讲述了线性回归的问题，详细描述了线性回归的建模、模型诊断、模型操作及模型可视化等。《R语言实战--...
用R语言进行数据分析（回归模型）
weixin_72965820的博客
05-28 6314
本文主要介绍了常见的几种回归模型和在R中的实操方法。
R-回归分析
DWN_493761070的博客
11-16 3427
定义：通过一个或多个预测变量（自变量）与预测响应变量（因变量）的方法称为回归分析法。当模型包含一个预测变量和一个响应变量时，称为简单线性回归；当模型包含一个预测变量的同时还包含该变量的幂（比如：XX，X2X^2，X3X^3），称为多项式回归；当预测变量不止一个时，称为多元线性回归。注：多项式回归属于多元线性回归的特例。 函数：lm()。注：lm()函数需要的是数据框，如果数据集是数据框，通过as.d
R语言做回归分析
热门推荐
LSEC小陆的博客
08-16 3万+
回归分析（英语：Regression Analysis）是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变数间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变数来预测研究者感兴趣的变数。更具体的来说，回归分析可以帮助人们了解在只有一个自变量变化时因变量的变化量。一般来说，通过回归分析我们可以由给出的自变量估计因变量的条件期望。 回归的最早形式是最小二乘法，勒让德和高斯都将该方法应用于从天文
应用回归分析（R语言）第二章 一元线性回归 部分习题代码.docx
05-22
在本篇文档中，我们将深入探讨一元线性回归这一主题，这是回归分析的基础部分，主要使用R语言进行实现。对于初学者来说，理解和掌握这些概念及操作是至关重要的。 一元线性回归是一种统计方法，用于研究两个变量...
r语言 回归分析 分类变量_R语言 | 回归分析（二）
weixin_39803022的博客
11-21 2299
R语言语言学与R语言的碰撞Xu & YangPhoneticSan学习参考Discovering Statistics Using RStatistics for Linguistics with RHow to Do Linguistics with RR in ActionAnalyzing Linguistic DataR Graphics Cookbook··· ···R...
R语言回归分析-改进异常值
01-07
R语言回归分析 回归分析可以说是统计学的核心，它其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多个预测变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。通常，回归分析可以用来...
R语言回归分析（英文版）
04-18
本书名为《R语言回归分析》（英文版），作者是Giuseppe Ciaburro，由Packt Publishing出版社在2018年1月首次出版。这本书旨在为有兴趣深入了解回归分析以及已经具备一定英语基础的专业人士或学生提供帮助。回归分析...
R语言回归分析-异常观测值
01-07
R语言回归分析 回归分析可以说是统计学的核心，它其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多个预测变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。通常，回归分析可以用来...
基于R语言的回归分析实现
m0_56444893的博客
10-24 1万+
目录 1.一元线性模型 1.1绘制散点图 1.2回归参数的估计 1.3回归方程的显著性检验 1.4线性模型常用函数 2.软件实现 2.1绘制散点图 2.2计算回归 2.3做预测 2.4残差分析 2.5回归诊断分析 3.多元线性模型 3.1模型建立 3.2代码实现 3.3做预测 3.4残差分析 3.5回归诊断分析 1.一元线性模型 一元线性模型一般用于描述因变量随自变量之间的线性模型一般为： 其中，表示Y随X的变化而线性变化的部分;是随机误差。 1.1绘制
拓端tecdat|R语言时变向量自回归（TV-VAR）模型分析时间序列和可视化
大数据部落
04-28 2172
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22350 在心理学研究中，个人主体的模型正变得越来越流行。原因之一是很难从人之间的数据推断出个人过程。另一个原因是，由于移动设备无处不在，从个人获得的时间序列变得越来越多。所谓的个人模型建模的主要目标是挖掘潜在的内部心理现象变化。考虑到这一目标，许多研究人员已经着手分析个人时间序列中的多变量依赖关系。对于这种依赖关系，最简单和最流行的模型是一阶向量自回归（VAR）模型，其中当前时间点的每个变量都是由前一个时间点的所有变量（包括其本身）预测的（线性..
R语言入门之回归分析
Joycezzz的博客
05-11 812
整理来自R语言实战，需要书本电子版的联系我哈~ 因为学校课程的需要不得不跳步整理，R语言其他部分只能等毕业有空再整理了。我发现代码这种东西，除了需要考试的时候看基础，其余情况都得“见风使舵”哈哈哈。气 其实回归，就是变量与变量之间关系的量化。插入一个图片 如图，就是回归的各种方法，具体的应该在各种相关教科书里面有，这里不针对数学展开了。 OLS使用情形 OLS是通过预测变量（x）的加权和来...
R语言实战学习--回归
weixin_45803246的博客
05-19 7187
文章目录普通最小二乘回归（OLS）简单线性回归多项式回归多元线性回归回归诊断标准方法QQ图正态性检验残差图误差的独立性成分残差图（偏残差图） 线性同方差性线性模型假设综合验证异常观测值高杠杆值强影响点变量添加图气泡图选择最佳模型逐步回归全子集回归k重交叉验证相对重要性 普通最小二乘回归（OLS） OLS回归是通过预测变量的加权和来预测量化的因变量 简单线性回归 fit <- lm(weight~height,data = women) summary(fit) ## 模型拟合结果 fitted
R语言——（六）、线性回归模型
hexiaosi_的博客
06-30 2万+
回归分析（regression analysis）是统计分析中最重要的思想之一 被广泛应用于社会经济现象中变量之间的影响因素分析回归分为：线性回归、非线性回归例1：为了研究家庭月消费支出与月可支配收入之间的关系，可支配收入（income）：800,1100,1400,1700,2000,2300,2600,2900,3200,3500 消费支出（consume）：594,638,1122,1155,1408,1595,1969,2078,2585,2530 可以发现，income和consum之间具有较强的
回归分析（一）
Jony0917的专栏
03-14 2190
变量间的统计关系 变量间的关系有时候密切相关，但是非确定性关系，原因可能是被研究问题的复杂性，有许多因素因为我们认识以及其他客观原因的局限性，没有包含在内，或则由于实验误差、测量误差以及种种偶然因素的影响，一些变量的取值带有一定的随机性。我们把变量间具有密切关联而又不能由某个或某些变量唯一确定另外一个变量的关系，称为变量间的统计关系或相关关系。 这种统计关系的规律性是统计学中研究的主要对象，现代统计学中关于统计关系的研究形成了两个分支，分别是回归分析和相关分析。 回归分析和相关分析 这两种分析进场相互结合和
R语言学习—6—多元相关与回归分析
2301_78696436的博客
05-03 4730
4、BIC：这是贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion），也是一种模型选择准则，用于在考虑模型拟合优度和模型复杂度的情况下选择模型。在实际应用中，多元数据复相关系数可以用于评估多个变量之间的相关性，帮助我们理解这些变量之间的相互作用关系，并为我们提供更全面、深入的信息，以便做出更明智的决策。总结来说，这段代码的目的是创建一个包含模型系数摘要和标准差的数据框，并将’bstar’参数设置为模型系数的标准差和缺失值的组合。数值越接近1，表示模型对数据的拟合程度越好。
bandit22@bandit:/etc/cron.d$ cat cronjob_bandit23 @reboot bandit23 /usr/bin/cronjob_bandit23.sh &> /dev/null * * * * * bandit23 /usr/bin/cronjob_bandit23.sh &> /dev/null这段是什么意思
最新发布
03-19
### Linux Cronjob 配置解析 Cron 是一种用于在指定时间自动执行任务的守护进程工具，在 Linux 和 Unix 系统中广泛使用。以下是关于 `@reboot` 和 `* * * * *` 的含义以及 `/usr/bin/cronjob_bandit23.sh` 脚本执行方式的具体分析。 #### 1. **Cronjob 配置中的特殊字符串** - **`@reboot`**: 此关键字表示当系统启动时只运行一次的任务。它通常被用来设置开机自启的任务，适用于那些只需要在系统初始化阶段运行一次的操作[^1]。 - **`* * * * *`**: 这是一个标准的时间字段定义格式，分别代表分钟、小时、日期、月份和星期几。如果所有位置都填入星号 (`*`)，则意味着每分钟都会触发该任务。因此，“`* * * * *`”可以理解为每隔一分钟就执行一次相应的指令或脚本[^2]。 #### 2. **/usr/bin/cronjob_bandit23.sh 脚本功能详解** 从给定的信息来看，这个 Bash Shell Script 主要完成以下几个操作： ```bash #!/bin/bash myname=$(whoami) mytarget=$(echo I am user $myname | md5sum | cut -d ' ' -f 1) echo "Copying passwordfile /etc/bandit_pass/$myname to /tmp/$mytarget" cat /etc/bandit_pass/$myname > /tmp/$mytarget ``` - 获取当前用户名(`$(whoami)`), 并将其赋值给变量 `$myname`. - 使用字符串 “I am user [username]” 计算 MD5 值，并截取前半部分作为目标路径名存储到 `$mytarget` 中. - 打印一条消息表明正将密码文件复制至临时目录下特定名称的位置. - 实际上把原始用户的密码内容写入到了一个新的文件里位于 `/tmp/[md5hashvalue]`. 这种做法可能是为了安全考虑或者测试目的而设计的一种机制来动态生成并转移敏感数据副本[^3]. #### 结论 综上所述,Cron Job 可以通过不同的设定满足多种需求场景,无论是固定周期性的重复作业还是仅需一次性处理的情况都能妥善应对；同时配合精心编写的Shell Scripts能够实现复杂业务流程自动化管理. ```python # 示例 Python 定义函数模拟上述 bash 功能 (仅为演示用途) def generate_target(username): import hashlib message = f"I am user {username}" hash_object = hashlib.md5(message.encode()) hex_dig = hash_object.hexdigest() return hex_dig.split()[0] print(generate_target('test_user')) ```
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