R语言Stan贝叶斯回归置信区间后验分布可视化模型检验|附数据代码
贝叶斯回归是一种统计方法，它使用贝叶斯定理来估计回归模型的参数。与传统的频率派回归方法不同，贝叶斯回归提供了参数的后验分布，而不仅仅是点估计。这意味着我们可以得到参数的不确定性度量，而不仅仅是单一的估计值（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 ...
R语言广义线性混合模型（GLMM）bootstrap预测置信区间可视化
通过线性模型和广义线性模型（GLM），预测函数可以返回在观测数据或新数据上预测值的标准误差（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 然后，利用这些标准误差绘制出拟合回归线周围的置信区间或预...
R语言GAMLSS模型对艾滋病病例、降雪量数据拟合、预测、置信区间实例可视化
GAMLSS模型是一种半参数回归模型，参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设，非参数性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数，非参数平滑函数不预先设定函数关系，各个解释变量的非线性影响结果完全取决于样本数据。它克服了GAM模型和广义线性模型(Generalized Linear Mo...
R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法分析汽车制动距离|数据分享
阅读全文：http://tecdat.cn/?p=21625 我们知道参数的置信区间的计算，这些都服从一定的分布(t分布、正态分布），因此在标准误前乘以相应的t分值或Z分值。但如果我们找不到合适的分布时，就无法计算置信区间了吗？ 幸运的是，有一种方法几乎可以用于计算各种参数的置信区间，这就是Boot...
【视频】什么是Bootstrap自抽样及应用R语言线性回归预测置信区间实例|数据分享
全文链接：http://tecdat.cn/?p=21625 自抽样统计是什么以及为什么使用它？ 本文将自抽样方法与传统方法进行比较，并了解它为何有用。并在R语言软件中通过对汽车速度和制动距离数据（查看文末了解数据获取方式）进行线性回归预测来实践它。 统计学是从数据中学习的科学。统计知识有助于收集数...
数据分享|R语言Bootstrap、百分位Bootstrap法抽样参数估计置信区间分析通勤时间和学生锻炼数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27505 本文展示了如何使用 R 构建Bootstrap自举置信区间的示例。还强调了 R 包 ggplot2 用于图形的用途。但是，在学习Bootstrap程序和 R 语言时，学习如何在没有包的情况下从头开始应用Bootstrap程序有助于更好地理...
R语言BOOTSTRAP(自举法，自抽样法)估计回归模型置信区间分析股票收益
介绍 假设你做了一个简单的回归，现在你有了你的 . 您想知道它是否与（例如）零显著不同。一般来说，人们会查看他们选择的软件报告的统计数据或 p.value。问题是，这个 p.value 计算依赖于因变量的分布。如果没有不同的说明，您的软...
R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法
我们知道参数的置信区间的计算，这些都服从一定的分布(t分布、正态分布），因此在标准误前乘以相应的t分值或Z分值。但如果我们找不到合适的分布时，就无法计算置信区间了吗？幸运的是，有一种方法几乎可以用于计算各种参数的置信区间，这就是Bootstrap 法。 本文使用BOOTSTRAP来获得预测的置信区间...
R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间
考虑简单的泊松回归 。给定的样本 ，其中 ...
R语言中回归模型预测的不同类型置信区间应用比较分析
我们讨论了使用程序来获得预测的置信区间的方法。我们讨论线性回归。 > plot(cars) > reg=lm(dist~speed,data=cars) > abline(reg,col="red") > n=nrow(ca...
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