R语言MCMC的lme4二元对数Logistic逻辑回归混合效应模型分析吸烟、喝酒和赌博影响数据

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原文下载链接:http://tecdat.cn/?p=29196 吸烟、喝酒和赌博被认为是由许多因素造成的。Logistic回归分析是一个非常有效的模型,可以检验各种解释变量和二元反应变量之间的关系。同时,双变量模型分析也被用于检验单变量模型之间的相关性。本项目的目的是利用统计方法来检验某个因素是否...

【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享(下)

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【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享(上):https://developer.aliyun.com/article/1492364 广义加性模型 GAM模型提供了一个通用框架,可通过允许每个变量的非线性函数扩展线性模型,同时保持可加性。 ...

大数据之R语言速成与实战

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R语言用lme4多层次(混合效应)广义线性模型(GLM),逻辑回归分析教育留级调查数据(下)

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R语言用lme4多层次(混合效应)广义线性模型(GLM),逻辑回归分析教育留级调查数据(上):https://developer.aliyun.com/article/1490589 二项式 Logistic 回归 正如开头提到的,逻辑回归也可以用来为计数或比例数据建模。二项逻辑回归...

R语言风险价值:ARIMA,GARCH,Delta-normal法滚动估计VaR(Value at Risk)和回测分析股票数据-3

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R语言风险价值:ARIMA,GARCH,Delta-normal法滚动估计VaR(Value at Risk)和回测分析股票数据-2 https://developer.aliyun.com/article/1489390 VaR预测 该 ugarchroll 方法允许执行的模型/数据集组合的滚动估...

【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享-4

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【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享-3 https://developer.aliyun.com/article/1488340 第3部分:竞争风险 什么是竞争风险? 当对象在事件发生时间设置中发生多个可能的事件时 例子: 复发 因疾病死亡 因其他原因死亡 治疗反应 ...

【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享-2

【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享-2

【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享-1 https://developer.aliyun.com/article/1488338 格式化日期-lubridate程序包 我们还可以使用该lubridate包来格式化日期。在这种情况下,请使用ymd功能 ...

R语言单变量和多变量(多元)动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率-1

R语言单变量和多变量(多元)动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率-1

原文链接:http://tecdat.cn/?p=25957  介绍 当您处理金融时间序列时,我们通常可以获得相对高频的观察结果。例如,每天进行观察是很常见的。事实上,现在可以获得每小时、分钟、秒甚至毫秒的观测值。 使用的包 有许多软件包可以使我们能够估计波动率模型。我们还将使用该 qua...

R语言两层2^k析因试验设计(因子设计)分析工厂产量数据和Lenth方法检验显著性可视化|数据分享(二)

R语言两层2^k析因试验设计(因子设计)分析工厂产量数据和Lenth方法检验显著性可视化|数据分享(二)

因子设计相对于一次一个因子设计的优势 假设一次只研究一个因素。例如,在将浓度保持在 20% (-1) 并将催化剂保持在 B (+1) 时研究温度。 为了使效果具有更普遍的相关性,有必要使效果在所有其他浓度和催化剂水平上都相同。换句话说,因素(例如,温度和催化剂)之间没有相互作用。如果效果相同,则因子...

【视频】文本挖掘:主题模型(LDA)及R语言实现分析游记数据

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在文本挖掘中,我们经常有文档集合,例如博客文章或新闻文章,我们希望将它们分成自然组,以便我们理解它们。主题建模是一种对此类文档进行分类的方法。在本视频中,我们介绍了潜在狄利克雷分配LDA模型,并通过R软件应用于数据集来理解它。 视频:文本挖掘:主题模型(LDA)及R语言实现分析游记...

R语言主成分回归(PCR)、 多元线性回归特征降维分析光谱数据和汽车油耗、性能数据

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什么是PCR?(PCR = PCA + MLR) • PCR是处理许多 x 变量的回归技术 • 给定 Y 和 X 数据: • 在 X 矩阵上进行 PCA – 定义新变量:主成分(分数) • 在 多元线性_回归_(_MLR_)  中使用这些新变量中的一些来建模/预测 Y • Y 可能是单变量...

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