R语言多项式线性模型：最大似然估计二次曲线 / 开普饭

目录第一讲函数与方程思想(一).................................................................................. ...

[导读]本文是数据科学家Jonny Brooks-Bartlett概率论基础概念系列博客中的"极大似然估计"一章,主要讲解了极大似然估计的若干概念.分别介绍了参数.直观理解极大似然 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=11386 在这篇文章中,我将从一个基本的线性模型开始,然后尝试找到一个更合适的线性模型. 数据预处理由于空气质量数据集包含一些缺失值,因此我们将在 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23159 混合模型在统计学领域已经存在了很长时间.例如,标准的方差分析方法可以被看作是混合模型的特殊情况.最近,混合模型有多种应用和扩展,使其能够涵 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=18794 为了在统计过程中发现更多有趣的结果,我们将解决极大似然估计没有简单分析表达式的情况.举例来说,如果我们混合了各种分布, 作为说明,我们可以 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=18266 本文通过R语言建立广义线性模型(GLM).多项式回归和广义可加模型(GAM)来预测谁在1912年的泰坦尼克号沉没中幸存下来. str(ti ...

原文 http://tecdat.cn/?p=3740 有许多分层数据的例子.例如,地理数据通常按层次分组,可能是全球数据,然后按国家和地区分组 .一个生物学的例子是按物种分组的动物或植物的属性,或者 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22566 本文是极端值推断的内容.我们在广义帕累托分布上使用最大似然方法. 极大似然估计在参数模型的背景下,标准技术是考虑似然的最大值(或对数似然 ...

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 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22813 本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型(GLM)的基本介绍.具体来说,本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22956 贝叶斯网络(BN)是一种基于有向无环图的概率模型,它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性.它是一个图形模型,我们可以很容易地检查变量的条 ...

R语言多项式线性模型：最大似然估计二次曲线