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...
R语言用HESSIAN-FREE 、NELDER-MEAD优化方法对数据进行参数估计
主要优化方法的快速概述 我们介绍主要的优化方法。我们考虑以下问题 . 无导数优化方法 Nelder-Mead方法是最著名的无导数方法之一，它只使用f的值来搜索最小值。过程： 设置初始点x1,...,...
R语言非参数方法：使用核回归平滑估计和K-NN(K近邻算法)分类预测心脏病数据
本文考虑一下基于核方法进行分类预测。注意，在这里，我们不使用标准逻辑回归，它是参数模型。 非参数方法 用于函数估计的非参数方法大致上有三种：核方法、局部多项式方法、样条方法。 非参的函数估计的优点在于稳健，对模型没有什么特定的假设，只是认为函数光滑，避免了模型选择带来的风险；但是，表达式复杂，难以解...
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