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R语言拟合线性混合效应模型、固定效应随机效应参数估计可视化生物生长、发育、繁殖影响因素

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本文将介绍如何设置工作目录、读取数据、标准化数据、拟合线性混合效应模型、提取随机效应参数、绘制相关性图和Dot-and-Whisker图，以帮助研究人员更好地理解数据并进行有效的数据分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 ...

R语言KNN模型分类信贷用户信用等级数据参数调优和预测可视化|数据分享

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本文主要介绍了如何帮助客户通过读取信贷数据（查看文末了解数据免费获取方式）、查看部分数据、转换数据为因子并将数值变量归一化、进行描述性分析、建立knn模型等步骤对数据进行分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 ...

大数据之R语言速成与实战

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R语言电影数据分析：随机森林探索电影受欢迎程度因素、参数调优可视化

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是什么让一个电影受欢迎？也许是影片的总收入（影院条目和DVD sellings）。我们选择的变量将是票房（gross） 或观众评分（movie_facebook_likes）（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 ...

R语言门限误差修正模型(TVECM)参数估计沪深300指数和股指期货指数可视化

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全文链接：http://tecdat.cn/?p=32511 时间序列模型的理论已经非常丰富,模型的应用也相当广泛。但现实生活中,越来越多的时间序列模型呈现出了非线性的特点,因此,研究非线性时间序列模型的理论及对其参数进行估计有着极其重要的意义（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 门限模型作为...

R语言参数自抽样法Bootstrap：估计MSE、经验功效、杰克刀Jackknife、非参数自抽样法可视化自测题

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全文链接：http://tecdat.cn/?p=27695 参数引导：估计 MSE 统计学问题：水平(k\)修剪后的平均值的MSE是多少？ 我们如何回答它：估计从标准柯西分布（t 分布 w/df = 1）生成的大小为 20 的随机样本的水平 kk 修剪均值的 MSE。目标参...

数据分享|R语言逻辑回归Logisitc逐步回归训练与验证样本估计分析心脏病数据参数可视化

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原文链接：http://tecdat.cn/?p=26932  在进行交叉验证之前，很自然地说“我会预烧 50%（比如说）我的数据来训练一个模型，然后用剩下的来拟合模型”。例如，我们可以使用训练数据进行变量选择（例如，在逻辑回归中使用一些逐步过程），然后，一旦选择了变量，就将模型拟合到剩余...

数据分享|R语言决策树和随机森林分类电信公司用户流失churn数据和参数调优、ROC曲线可视化

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原文链接：http://tecdat.cn/?p=26868  在本教程中，我们将学习覆盖决策树和随机森林。这些是可用于分类或回归的监督学习算法。 下面的代码将加载本教程所需的包和数据集。 library(tidyverse) # 电信客户...

R语言极值理论：希尔HILL统计量尾部指数参数估计可视化

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原文链接：http://tecdat.cn/?p=26277  极值理论对样本尾部分布的极值指数的估计方法主要有两类：半参数方法和全 参数方法，前者主要是基于分布尾部的 Hill 估计量，后者则主要基于广义帕累托分布。 尾部指数的希尔HILL统计量估计。更具体地说，我们看到如果 ...

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