备案控制台
R语言非线性回归和广义线性模型：泊松、伽马、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂钠摄入数据|数据分享（下）

R语言非线性回归和广义线性模型：泊松、伽马、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂钠摄入数据|数据分享（下）

R语言非线性回归和广义线性模型：泊松、伽马、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂钠摄入数据|数据分享（上）：https://developer.aliyun.com/article/1498787 还有 clam_res <- simu...

R语言非线性回归和广义线性模型：泊松、伽马、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂钠摄入数据|数据分享（上）

R语言非线性回归和广义线性模型：泊松、伽马、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂钠摄入数据|数据分享（上）

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33781 我们使用广义线性模型（Generalized Linear Models，简称GLM）来研究客户的非正态数据，并探索非线性关系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 GLM是一种灵活的统计模型，适用于各种数据类型和分布，包括二项分布...

大数据之R语言速成与实战

30 课时 |
18022 人已学 |
免费
加入学习
开发者课程背景图
数据分享|R语言GLM广义线性模型：逻辑回归、泊松回归拟合小鼠临床试验数据（剂量和反应）示例和自测题

数据分享|R语言GLM广义线性模型：逻辑回归、泊松回归拟合小鼠临床试验数据（剂量和反应）示例和自测题

原文链接：http://tecdat.cn/?p=27464  在拟合 GLM（并检查残差）之后，可以使用 z 检验一一检验估计参数的显着性，即将估计值与其标准误差进行比较。 GLM 模型拟合和分析示例 示例 1. 小鼠数据的 GLM 建模（剂量和反应） ...

R语言和Python用泊松过程扩展：霍克斯过程Hawkes Processes分析比特币交易数据订单到达自激过程时间序列

R语言和Python用泊松过程扩展：霍克斯过程Hawkes Processes分析比特币交易数据订单到达自激过程时间序列

介绍 本文描述了一个模型，该模型解释了交易的聚集到达，并展示了如何将其应用于比特币交易数据。这是很有趣的，原因很多。例如，对于交易来说，能够预测在短期内是否有更多的买入或卖出是非常有用的。另一方面，这样的模型可能有助于理解基本新闻驱动价格与机器人交易员对价格变化的反应之间的区别。 订单到达的自激性和...

R语言使用链梯法Chain Ladder和泊松定律模拟和预测未来赔款数据

R语言使用链梯法Chain Ladder和泊松定律模拟和预测未来赔款数据

我们通过对增量进行泊松回归，我们获得了与链梯法Chain Ladder方法完全相同的结果 > Y [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [1,] 3209 1163 39 17 7 21 [2,] 3367 1292 37 24...

R语言进行数值模拟：模拟泊松回归模型的数据

R语言进行数值模拟：模拟泊松回归模型的数据

模拟回归模型的数据 验证回归模型的首选方法是模拟来自它们的数据，并查看模拟数据是否捕获原始数据的相关特征。感兴趣的基本特征是平均值。我喜欢这种方法，因为它可以扩展到广义线性模型（logistic，Poisson，gamma，...）和其他回归模型，比如t -regression。 您的标准回归模型假...

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

r语言数据相关内容

r语言更多数据相关

r语言您可能感兴趣