R语言中如何使用最小二乘法

最新推荐文章于 2025-03-17 14:54:01 发布

quryktcs

最新推荐文章于 2025-03-17 14:54:01 发布

阅读量4.1w

点赞数 3

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/quryktcs/article/details/71331892

版权

这里只是介绍下R语言中如何使用最小二乘法解决一次函数的线性回归问题。

代码如下：(数据同上一篇博客)(是不是很简单????)

> x<-c(6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98,2.5,9.1,4.2)
> y<-c(5.25,2.83,6.41,6.71,5.1,4.23,5.05,1.98,10.5,6.3)
> lsfit(x,y)

结果如下：

$coefficients
Intercept         X 
0.8310557 0.9004584

说明： Intercept ：截距

X：变量x的系数

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

quryktcs

关注关注

3
点赞
踩
47

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

R语言计算 最小二乘法 代码流程

Mrrunsen的博客

09-29

1706

【代码】R语言计算 最小二乘法 代码流程。

R语言实现加权最小二乘法与计量经济学中的异方差问题

HackCyberX的博客

08-24

927

我们使用R语言中的lm()函数进行加权最小二乘法回归分析，并通过指定不同的权重函数来处理异方差情况。在本文中，我们将使用R中的lm()函数进行线性回归分析，以及其他一些用于处理异方差问题的函数。此外，在进行加权最小二乘法和处理异方差时，还需要进行适当的模型诊断和结果解释，以确保分析的可靠性和有效性。在上述代码中，我们使用自变量的平方根（sqrt(weights)）作为权重构建了一个自适应异方差的加权最小二乘法模型。通过使用不同的加权函数，我们可以灵活地处理异方差问题，并得到更准确的回归分析结果。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

R语言 最小二乘法OLS的运用

weixin_43210417的博客

06-23

1万+

回归有多种形式。下面主要介绍普通最小二乘（OLS）回归法，包括简单线性回归、多项式回归、多元线性回归以及交互性回归。 最小二乘法OLS的主要运算符条件：减小因变量的真实值与预测值的差值来获取模型参数，即残差平方和最小。为了能够恰当地解释OLS模型的系数，数据必须满足以下统计假设：（1）正态性。对于固定的自变量值，因变量值成正态分布（2）独立性。Yi值之间相互独立。（3）线性。因变量与自变量之间为线性相关。（4）同方差性。因变量的方差不随自变量的水平不同而变化。在R中，拟合回归模型最基本的函

R语言实现偏最小二乘分析（PLS)

mengzhilv11的博客

02-19

9999

偏最小二乘的r语言实现，及主成分选取的规则

最小二乘法的算法原理

最新发布

qq_36812406的博客

03-17

1556

（Least Squares Method）是一种数学优化技术，核心思想是通过最小化预测值与真实值之间的。最小二乘法的几何意义是：将观测值 ( y ) 投影到设计矩阵 ( X ) 的列空间，使得残差向量。：根据房屋面积 ( x ) 预测价格 ( y )。，找到模型参数的最优解。）求解,后面章节进行讲解。），需使用迭代方法（如。

R语言简单的最小二乘法

天无绝人之路

03-11

6170

根据最小二乘法进行参数估计，然后把实际数据和估计参数后的曲线方程画个图 R语言中，lm是线性回归建模，如果指定方程是非线性的话就将曲线直线化再做回归。 nls是直接拟合曲线，表示非线性回归建模函数，参数是显示的，也就是建模时要把系数标注出来并给出范围。 #最小二乘回归 mod1<-lm((rp-rf)~(rm-rf)+I((rm-rf)^2),data=TMdata) mod2<-nls((rp-rf)~a*(rm-rf)+b*I((rm-rf)^2)+c,data=TMdata,start=c

机器学习：R语言中如何使用最小二乘法

weixin_30747253的博客

03-08

701

详细内容见上一篇文章：http://www.cnblogs.com/lc1217/p/6514734.html 这里只是介绍下R语言中如何使用最小二乘法解决一次函数的线性回归问题。代码如下：(数据同上一篇博客)(是不是很简单????) > x<-c(6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98,2.5,9...

偏最小二乘法原理与R语言代码实现

huhu_1389的博客

11-14

687

偏最小二乘回归是一种集多元线性回归分析、典型相关分析和主成分分析的基本功能为一体的新型多元统计分析方法。优点：1）能在自变量存在严重多重相关性的条件下进行回归建模；2）允许在样本点个数少于自变量个数的条件下进行回归建模；（3）偏最小二乘回归方法与其他的建模方法相比，具有计算简单、预测精度高，易于定性解释的优点。

用r语言画出y = ax^2 + bx + c,R语言中如何使用最小二乘法

weixin_29943753的博客

05-20

1422

这里只是介绍下R语言中如何使用最小二乘法解决一次函数的线性回归问题。代码如下：>x>y> lsfit(x,y)结果如下：$coefficientsInterceptX0.8310557 0.9004584说明： Intercept ：截距X：变量x的系数即对于一元一次函数截距式方程：y=0.9x0.83输出结果：k= 0.900458420439 b= 0.8310556388...

MATLAB求解非线性最小二乘法拟合问题源程序代码.rar

04-23

标签中提到了“matlab”、“最小二乘法”、“开发语言”和“算法”，这进一步确认了我们正在讨论的是使用MATLAB编程实现的非线性最小二乘法算法。MATLAB是一种面向数值计算的高级编程语言，非常适合科学计算和工程...

WLS 加权最小二乘

04-17

主要是关于WLS的源程序代码编写，加权最小二乘法主要用于信息融合

R语言--回归分析（最小二乘法）--模型改进措施

weixin_42712867的博客

08-30

7798

有四种方法可以处理违背回归假设的问题 1，删除观测点 2，变量变换 3，添加或删除变量 4，使用其他回归方法 8.5.1 删除观测点删除离群点通常可以提高数据集对于正态假设的拟合度，而强影响点会干扰结果，通常也会被删除。删除最大的离群点或者强影响点后，模型需要重新拟合。若离群点或强影响点仍然存在，重复以上过程如果是因为数据记录错误，或没有遵守规程，或是受式对象误解指导说明这种数据本身是错误的...

R语言计量经济学：工具变量法(两阶段最小二乘法2SLS)线性模型分析人均食品消费时间序列数据和回归诊断

热门推荐

大数据部落

09-10

1万+

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23759 简介两阶段最小二乘法（2SLS）回归拟合的线性模型是一种常用的工具变量估计方法。本文的主要内容是将各种标准的回归诊断扩展到2SLS。 2SLS估计的回顾我们需要2SLS回归的一些基本结果来开发诊断方法，因此我们在此简单回顾一下该方法。2SLS回归是由Basmann(1957)和Theil(引自Theil 1971)在20世纪50年代独立发明的，他们采取了略微不同但又相当的方法，都在下面描述，以得出2SLS估计器。我们想估.

R语言普通最小二乘回归分析

qq_27390023的博客

01-24

6298

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。普通最小二乘（OLS）回归包括简单线性回归、多项式回归和多元线性回归。 OLS回归的数据必须满足以下统计假设: (1)正态性:对于固定的自变量值，因变量值成正态分布。 (2)独立性: Yi值之间相互独立。 (3)线性:因变量与自变量之间为线性相关。 (4)同方差性:因变量的方差不随自变量的水平不同而变化。如果违背了以上假设，你的统计显著性检验.

线性回归模型（最小二乘法模型）诊断--R语言

weixin_42712867的博客

08-29

1万+

回归诊断回归诊断技术向你提供了评价回归模型适用性的必要工具 8.3.1标准方法对lm()函数返回的对象使用plot()函数，生成评价模型拟合情况的四幅图形例子 fit <- lm(weight~height,data=women) par(mfrow=c(2,2)) plot(fit) 左上图为“残差图与拟合图”，它可以验证统计假设中的线性假设，若因变量与自变量线性相关，那么残差值...

机器学习第4章第3节 : R语言计算实例

何宽的博客

10-28

1769

本博客讲解了学生数据集读写,最小二乘法拟合,交叉因子频率分析,向量模长计算,欧式距离计算等

R语言

qq_34505594的博客

03-09

2179

1.线性回归1.lsfit(x,y) #计算回归方程的斜率和截距2.abline(lsfit(x,y) #画出散点图及回归线3.lm(y~x) #详细的回归分析4.lm(y!x+x2) #多元线性回归2.非线性回归可以用变量变化转换为线性模型，从而用最小二乘法进行回归分析。使用R语言的nls方法实现非线性回归分析。x<-c(1,2,3,4,5)y<--100+10*exp(x...

R语言篇6 简单回归分析

pleasurewyy的博客

07-28

240

最小二乘法是一种数学优化技术,通常用于统计回归数据建模和分析。其基本思想是:给定一组数据点xiyi, 构建一个数学模型来描述x和y之间的关系。为了找到最佳模型,需要选择参数,使得数据点到模型预测值之间。形式化的说,设m个数据点为xiyii12...myfx;β然后求解参数β,使残差平方和最小:\beta))^2$$这就是最小二乘法的基本思想。通常可以用梯度下降等优化算法来迭代求解。

R语言实现加权最小二乘法

04-10

R语言可以通过多种方式实现加权最小二乘法。以下是一种常见的实现方式： 1. 首先，你需要安装并加载R中的`lmtest`和`sandwich`包，这些包提供了实现加权最小二乘法所需的函数。 2. 接下来，你可以使用`lm()`函数来拟合线性模型。在`lm()`函数中，你可以通过设置`weights`参数来指定每个观测值的权重。例如，如果你有一个名为`weight_vector`的向量，其中包含每个观测值的权重，你可以将其传递给`weights`参数。 ```R model <- lm(y ~ x1 + x2, data = your_data, weights = weight_vector) ``` 这将拟合一个包含自变量`x1`和`x2`的线性模型，并使用权重向量`weight_vector`对每个观测值进行加权。 3. 如果你想获取加权最小二乘法的系数估计值和其他统计信息，你可以使用`summary()`函数来查看模型摘要。 ```R summary(model) ``` 这将显示出模型的系数估计值、标准误差、t值和p值等统计信息。 4. 此外，你还可以使用`coeftest()`函数和`vcovHC()`函数来进行异方差性稳健的标准误差估计。这些函数分别来自`lmtest`和`sandwich`包。 ```R robust_se <- coeftest(model, vcov = vcovHC(model, type = "HC1")) ``` 这将计算出异方差性稳健标准误差，并将其存储在`robust_se`中。