在R语言中实现Logistic逻辑回归 / 开普饭

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 ...

按照数据缺失机制,数据分析过程中,我们可以将其分为以下几类: (1)完全随机缺失(MCAR):所缺失的数据发生的概率既与已观察到的数据无关,也与未观察到的数据无关. (2)随机缺失(MAR):假设缺失 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=8890 主成分回归(PCR)的方法本质上是使用第一个方法的普通最小二乘(OLS)拟合来自预测变量的主成分(PC).这带来许多优点: 预测变量的数量 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=2640 可以使用逐步回归过程确定多元逻辑回归.此函数选择模型以最小化AIC. 如何进行多元逻辑回归可以使用step函数通过逐步回归过程确定多元逻辑 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=21444 逻辑logistic回归是研究中常用的方法,可以进行影响因素筛选.概率预测.分类等,例如医学研究中高通里测序技术得到的数据给高维变量选择问 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20882 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,我们首先需要看一下线性回归,看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择 ...

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. ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20828 本文使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归,GLM和Cox回归模型的正则化,特别是_最小_最_大凹_度_惩罚_函数_(MCP)_和光滑切片绝 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20531 在标准线性模型中,我们假设 .当线性假设无法满足时,可以考虑使用其他方法. 多项式回归扩展可能是假设某些多项式函数, 同样,在标准线性模 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=18129 在线性模型的文章中,我们已经了解了如何在给出协变量x的向量时构造线性模型.但更一般而言,我们可以考虑协变量的变换,来使用线性模型. 我们首 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22482 引言本文是一个简短的教程,在R中拟合BRT(提升回归树)模型.我们的目标是使BRT(提升回归树)模型应用于生态学数据,并解释结果. 本教 ...

在R语言中实现Logistic逻辑回归