R语言LDA、CTM主题模型、RJAGS 吉布斯GIBBS采样文本挖掘分析论文摘要、通讯社数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=29514 主题模型允许对文档中的术语频率发生进行概率建模。拟合模型可用于估计文档之间以及一组指定关键字之间的相似性，这些关键字使用称为主题的额外潜在变量。R 包主题模型提供了基于文本挖掘包 tm 中的数据结构拟合主题模型的基本基础结构。 关键词：吉...
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
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...
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）
【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。 ...
【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）
全文链接：http://tecdat.cn/?p=9706 在这文中，我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据（查看文末了解数据获取方式）是否每年收入超过25万。 这些数据点对应于一段时间内的中国国内...
【视频】R语言极值理论EVT：基于GPD模型的火灾损失分布分析|数据分享(下)
【视频】R语言极值理论EVT：基于GPD模型的火灾损失分布分析|数据分享(上)：https://developer.aliyun.com/article/1492333 四、摩天大楼 另一个有趣的应用是对摩天大楼的数据建模并检查其高度和楼层数的限制。全球摩天大楼的数据来自高层建筑和城市人居委员会 (...
【视频】R语言极值理论EVT：基于GPD模型的火灾损失分布分析|数据分享(上)
全文链接：http://tecdat.cn/?p=21425 “In cauda venenum”是您在极值理论一书中看到的第一句话：Laurens de Haan 和 Anna Ferreira 的介绍，这是关于您在应用 EVT 时将要处理的数据的性质的非常富有表现力的句子，极端数据通常具有更重要...
R语言使用逻辑回归Logistic、单因素方差分析anova、异常点分析和可视化分类iris鸢尾花数据集|数据分享
全文链接：http://tecdat.cn/?p=27650 摘要 本文将探讨 Fisher 和 Anderson 鸢尾花数据集（查看文末了解数据获取方式）中呈现的三个变量之间的关系，特别是virginica 和 versicolor 级别的因变量变量物种对预测变量花瓣长...
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语言用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24647 背景和定义 线性混合模型假设 N 个受试者的群体是同质的，并且在群体水平上由独特的曲线 Xi(t)β 描述。相比之下，潜在类别混合模型在于假设人口是异质的，并且由 G 潜在类别的受试者组成，其特征是 G 平均轨迹曲线。 ...
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