R语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归

相关推荐

• 数据挖掘：基于R语言的实战 | 第6章：线性模型与广义线性模型

  第6章给大家介绍实际场景中最常用的两种统计模型,线性模型和广义线性模型.本章首先在6.1节中介绍线性模型,然后在6.2节中介绍广义线性模型,在6.3节再介绍线性模型和广义线性模型中的变量选择.本章最后 ...

• R语言用标准最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=21379 本文我们对逻辑回归和样条曲线进行介绍. logistic回归基于以下假设:给定协变量x,Y具有伯努利分布, 目的是估计参数β. 回想一下, ...

• R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=9706 总览 在这里,我们放宽了流行的线性方法的假设.有时线性假设只是一个很差的近似值.有许多方法可以解决此问题,其中一些方法可以通过使用正则化方法 ...

• R语言非参数模型厘定保险费率：局部回归、广义相加模型GAM、样条回归

  原文链接: http://tecdat.cn/?p=14121 本文将分析了几种用于制定保险费率的平滑技术. 保费没有细分 该价格应与纯溢价相关,而纯溢价与频率成正比,因为 没有协变量,预期频率应为 ...

• 【视频】R语言广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=9024 视频:R语言广义相加模型(GAM)在电力负荷预测中的应用 1导言 这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择.为此,我们首先需要 ...

• 在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=9024 用GAM进行建模时间序列 我已经准备了一个文件,其中包含四个用电时间序列来进行分析.数据操作将由data.table程序包完成. 将提及的智 ...

• R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=20904 环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型,最好用广义相加模型(GAM)来描述. 这基本上就是具有 光滑函数的广义线性模型(GLM)的扩展  ...

• R语言中进行期权定价的Heston随机波动率模型

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=12111 在本文中,我将向您展示如何模拟股票价格的Heston随机波动率模型. Heston模型是一种期权估值方法,它考虑到同一资产在给定时间交易的 ...

• R语言中的隐马尔可夫HMM模型实例

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=17592  最近,我们使用隐马尔可夫模型开发了一种解决方案,并被要求解释这个方案. HMM用于建模数据序列,无论是从连续概率分布还是从离散概率分布得 ...

• R语言中回归和分类模型选择的性能指标

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=11334 有多种性能指标来描述机器学习模型的质量.但是,问题是,对于问题正确的方法是什么?在这里,我讨论了选择回归模型和分类模型时最重要的性能指标. ...