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《高效R语言编程》9、10--高效协作和学习

软件配置 本章主要是代码标准与技术的内容，需要安装的包是lubridate和dplyr，这些包用来演示良好的实践。...模块化代码 注释你的代码 不要重复自己的代码 代码简洁、清晰、一致 比如在R语言里用自动化原则，改善代码最简单的是，使用Rstudio自动完成代码改善。...函数中，必选参数放第一位，紧接着可选，特殊的...放最后，如果对应布尔型参数，为了清晰应该使用TRUE/FALSE，因为虽然T/F是缩写也可以使用，但可能被重新赋值，引起错误。...predict.glm" "predict.lm" "residuals.glm" [25] "residuals.lm" "summary.glm" "summary.lm..." 查找和使用简介 包简介是理解函数的最好方式，是详细文档的片段，一般高质量，用于演示实例，在宽泛解释下提供更长的例子。

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【数据分析 R语言实战】学习笔记 第九章（下）岭回归及R实现 广义线性模型

R的核心程序包MASS中有专门用于岭回归分析的函数lm.ridge()，其调用格式为 lm.ridge(formula, data, subset, na.action,lambda = 0, model...9.5.2 R语言实现 R提供了拟合广义线性模型的函数glm(),其调用格式为 glm(formula, family = gaussian, data, weights, subset,...其中，formula为拟合公式，与函数lm()中的参数formula用法相同;最重要的参数是family, 用于指定分布族，包括正态分布(gaussian)、二项分布(binomial)、泊松分布(poisson...下面用R实现，首先建立数据集，分类变量直接输入定性的取值即可，glm()分析时会自动转换成矩阵X,注意参数family的写法。...",pch="*") > abline(0,1) #添加直线y=x，截距为0，斜率为1 若假设上例中的索赔次数服从负二项分布，在R中应输入指令: > library(MASS) > attach(dat

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    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

    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、泊松分布和负二项分布等非正态分布。...部分原因是这里的响应变量在残差中不是正态分布的，而是泊松分布，因为它是计数数据。 泊松回归 具有泊松误差的广义线性模型通常具有对数链接，尽管也可以具有恒等链接。...忽略异常值测试，因为在更详细的观察中我们发现没有异常值。 我们还可以查看预测与量化残差图。...然后我们以权重的形式提供（而不是估计）试验次数。这里使用的典型链接函数是logit函数，因为它描述了一个在0和1之间饱和的逻辑函数。...在R中，我们可以使用两种形式来参数化二项逻辑回归 - 这两种形式是等价的，因为它们将结果扩展为成功次数和总试验次数。

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    【R语言进行数据挖掘】回归分析

    使用函数glm()并设置响应变量(被解释变量)服从二项分布（family='binomial,'link='logit'）建立Logistic回归模型，更多关于Logistic回归模型的内容可以通过以下链接查阅...model, GLM)是简单最小二乘回归（OLS)的扩展，响应变量（即模型的因变量）可以是正整数或分类数据，其分布为某指数分布族。...其次响应变量期望值的函数（连接函数）与预测变量之间的关系为线性关系。因此在进行GLM建模时，需要指定分布类型和连接函数。...广义线性模型可以通过glm()函数建立，使用的数据是包‘TH.data’自带的bodyfat数据集。...4、非线性回归 如果说线性模型是拟合拟合一条最靠近数据点的直线，那么非线性模型就是通过数据拟合一条曲线。在R中可以使用函数nls()建立一个非线性回归模型，具体的使用方法可以通过输入'?

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    数据分享|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|附代码数据

    最后，还讨论了GLM框架中的更多分布和链接函数。 本教程包含以下结构。 准备工作。 介绍GLM。 加载教育数据。 数据准备。 二元（伯努利）Logistic回归。 二项式 Logistic 回归。...glm的参数与lm的参数相似：公式和数据。然而，glm需要一个额外的参数：family，它指定了结果变量的假设分布；在family中我们还需要指定链接函数。...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。二项逻辑回归假设结果变量来自伯努利分布（这是二项分布的一个特例），其中试验次数n为1，因此结果变量只能是1或0。...拟合二项式Logistic回归模型 为了拟合二项式逻辑回归模型，我们也使用glm函数。唯一的区别是在公式中对结果变量的说明。...然而，还有许多分布族和链接函数，我们可以在glm分析中使用。例如，为了对二元结果进行建模，我们还可以使用probit链接或log-log（cloglog）来代替logit链接。

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    R语言从入门到精通：Day13

    在前面两次的教程中，我们学习了方差分析和回归分析，它们都属于线性模型，即它们可以通过一系列连续型 和/或类别型预测变量来预测正态分布的响应变量。...基础模型构建 R中可通过函数glm()(还可用其他专门的函数)拟合广义线性模型。它的形式与lm()类似，只是多了一些参数。...函数的基本形式为（可以左右滑动哦: glm(formula, family=family(link=function), data=) 其中参数formula和函数lm()中的用法类似，参数family...glm(Y~X1+X2+X3, family=gaussian(link="identity"), data=mydata) lm(Y~X1+X2+X3, data=mydata) 函数glm()和函数...lm()的相同之处很多，与函数lm()连用的很多函数都可以和函数glm()连用，下表中展示了一部分和函数glm()连用的函数。

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

    更多没有接受过学前教育的学生留级。这一观察结果表明，性别和学前教育可能对留级有预测作用。 构建二元逻辑回归模型 R默认安装了基础包，其中包括运行GLM的glm函数。...glm的参数与lm的参数相似：公式和数据。然而，glm需要一个额外的参数：family，它指定了结果变量的假设分布；在family中我们还需要指定链接函数。...二项逻辑回归假设结果变量来自伯努利分布（这是二项分布的一个特例），其中试验次数n为1，因此结果变量只能是1或0。 相反，二项逻辑回归假设目标事件的数量遵循二项分布，试验次数n，概率q。...拟合二项式Logistic回归模型 为了拟合二项式逻辑回归模型，我们也使用glm函数。唯一的区别是在公式中对结果变量的说明。...然而，还有许多分布族和链接函数，我们可以在glm分析中使用。例如，为了对二元结果进行建模，我们还可以使用probit链接或log-log（cloglog）来代替logit链接。

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    R语言广义线性模型之lm()函数与glm()函数

    广义线性模型扩展了线性模型的框架，包含了非正态因变量的分析。logisitic回归的因变量为类别型，比如二值变量（是/否、通过/未通过）和多分类变量（好/中/差）。...如果令连接函数g(μy)=μy或恒等函数，并设定概率分布为正态（高斯）分布，那么： glm(Y~X1+X2+X3,family=gaussian(link="identity"),data=mydata...) 生成的结果与下列代码的结果相同： lm(Y~X1+X2+X3,,data=mydata) ---- 拓展 常用的family： binomal(link=’logit’) #响应变量服从二项分布...，连接函数为logit，即logistic回归 binomal(link=’probit’) #响应变量服从二项分布，连接函数为probit poisson(link=’identity...源 本文链接：https://www.findmyfun.cn/lm-function-and-glm-function-of-generalized-linear-model-in-r-language.html

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    数据分享|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

    更多没有接受过学前教育的学生留级。这一观察结果表明，性别和学前教育可能对留级有预测作用。 构建二元逻辑回归模型 R默认安装了基础包，其中包括运行GLM的glm函数。...glm的参数与lm的参数相似：公式和数据。然而，glm需要一个额外的参数：family，它指定了结果变量的假设分布；在family中我们还需要指定链接函数。...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。二项逻辑回归假设结果变量来自伯努利分布（这是二项分布的一个特例），其中试验次数n为1，因此结果变量只能是1或0。...拟合二项式Logistic回归模型 为了拟合二项式逻辑回归模型，我们也使用glm函数。唯一的区别是在公式中对结果变量的说明。...然而，还有许多分布族和链接函数，我们可以在glm分析中使用。例如，为了对二元结果进行建模，我们还可以使用probit链接或log-log（cloglog）来代替logit链接。

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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

    本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外，本教程还简要演示了用R对GLM模型进行的多层次扩展。最后，还讨论了GLM框架中的更多分布和链接函数。 本教程包含以下结构。 1. 准备工作。 2....更多没有接受过学前教育的学生留级。这一观察结果表明，性别和学前教育可能对留级有预测作用。 构建二元逻辑回归模型 R默认安装了基础包，其中包括运行GLM的glm函数。...glm的参数与lm的参数相似：公式和数据。然而，glm需要一个额外的参数：family，它指定了结果变量的假设分布；在family中我们还需要指定链接函数。...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。二项逻辑回归假设结果变量来自伯努利分布（这是二项分布的一个特例），其中试验次数n为1，因此结果变量只能是1或0。...拟合二项式Logistic回归模型 为了拟合二项式逻辑回归模型，我们也使用glm函数。唯一的区别是在公式中对结果变量的说明。

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    R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化|附代码数据

    2）/ nrow（test） sample(x,size)函数简单地从向量输出指定大小的随机选择样本的向量x。...=TRUE或分类linear.output=FALSE 绘制模型： plot（nn） 这是模型的图形表示，每个连接都有权重： 黑色线条显示每个层与每个连接上的权重之间的连接，而蓝线显示每个步骤中添加的偏差项...我们将使用神经网络的for循环和线性模型cv.glm()的boot包中的函数来实现快速交叉验证。 据我所知，R中没有内置函数在这种神经网络上进行交叉验证。...以下是线性模型的10折交叉验证MSE：  lm.fit glm（medv~.，data = data） 我以这种方式划分数据：90％的训练集和10％的测试集，随机方式进行10次。...这可能取决于数据的划分或网络中权重的随机初始化。

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    R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化

    / nrow（test） sample(x,size)函数简单地从向量输出指定大小的随机选择样本的向量x。...黑色线条显示每个层与每个连接上的权重之间的连接，而蓝线显示每个步骤中添加的偏差项。偏差可以被认为是线性模型的截距。 使用神经网络预测medv 现在我们可以尝试预测测试集的值并计算MSE。...我们将使用神经网络的for循环和线性模型cv.glm()的boot包中的函数来实现快速交叉验证。 据我所知，R中没有内置函数在这种神经网络上进行交叉验证。...以下是线性模型的10折交叉验证MSE： lm.fit glm（medv~.，data = data） 我以这种方式划分数据：90％的训练集和10％的测试集，随机方式进行10次。...神经网络的平均MSE（10.33）低于线性模型的MSE，尽管交叉验证的MSE似乎存在一定程度的变化。这可能取决于数据的划分或网络中权重的随机初始化。

    1.7K30

    R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

    环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型，最好用广义相加模型（GAM）来描述这基本上就是具有 光滑函数的广义线性模型（GLM）的扩展 。...在过去，它可能类似于分段线性函数。例如，您可以在模型中包含线性项和光滑项的组合或者我们可以拟合广义分布和随机效应一个简单的例子让我们尝试一个简单的例子。...() + geom_smooth(method = lm)查看图或 summary(lm_y)，您可能会认为模型拟合得很好，但请查看残差图plot(lm_y, which = 1)显然，残差未均匀分布在...----点击标题查阅往期内容【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用左右滑动查看更多01020304运行分析在R中运行GAM。...当然，你可以在模型中包含普通的线性项（无论是连续的还是分类的，甚至在方差分析类型的框架中），并像平常一样从中进行推断。

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    R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

    p=20904环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型，最好用广义相加模型（GAM）来描述 。这基本上就是具有 光滑函数的广义线性模型（GLM）的扩展 。...例如，您可以在模型中包含线性项和光滑项的组合或者我们可以拟合广义分布和随机效应一个简单的例子让我们尝试一个简单的例子。...() + geom_smooth(method = lm)查看图或 summary(lm_y)，您可能会认为模型拟合得很好，但请查看残差图plot(lm_y, which = 1)显然，残差未均匀分布在...----点击标题查阅往期内容【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用左右滑动查看更多01020304运行分析在R中运行GAM。...当然，你可以在模型中包含普通的线性项（无论是连续的还是分类的，甚至在方差分析类型的框架中），并像平常一样从中进行推断。

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    R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

    环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型，最好用广义相加模型（GAM）来描述 这基本上就是具有 光滑函数的广义线性模型（GLM）的扩展 。...在过去，它可能类似于分段线性函数。 例如，您可以在模型中包含线性项和光滑项的组合 或者我们可以拟合广义分布和随机效应 一个简单的例子 让我们尝试一个简单的例子。...() + geom_smooth(method = lm) 查看图或 summary(lm_y)，您可能会认为模型拟合得很好，但请查看残差图 plot(lm_y, which = 1) 显然，残差未均匀分布在...---- 点击标题查阅往期内容 【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用 左右滑动查看更多 01 02 03 04 运行分析 在R中运行GAM。...当然，你可以在模型中包含普通的线性项（无论是连续的还是分类的，甚至在方差分析类型的框架中），并像平常一样从中进行推断。

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    R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据

    环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型，最好用广义相加模型（GAM）来描述 这基本上就是具有 光滑函数的广义线性模型（GLM）的扩展 。...在过去，它可能类似于分段线性函数。 例如，您可以在模型中包含线性项和光滑项的组合 或者我们可以拟合广义分布和随机效应 一个简单的例子 让我们尝试一个简单的例子。...() + geom_smooth(method = lm) 查看图或 summary(lm_y)，您可能会认为模型拟合得很好，但请查看残差图 plot(lm_y, which = 1) 显然，残差未均匀分布在...---- 点击标题查阅往期内容 【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用 左右滑动查看更多 01 02 03 04 运行分析 在R中运行GAM。...当然，你可以在模型中包含普通的线性项（无论是连续的还是分类的，甚至在方差分析类型的框架中），并像平常一样从中进行推断。

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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|附代码数据

    随着我们增加 多项式的项，多项式回归使我们能够生成非线性的曲线，同时仍使用最小二乘法估计系数。 ---- 逐步回归 它经常用于生物统计学和流行病学中。...在调用GAM之前，我们还可以使用局部回归来创建交互项。 我们可以 绘制结果曲面图  。 本文选自《R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析》。...(GLMs)算法和零膨胀模型分析 R语言中广义线性模型(GLM)中的分布和连接函数分析 R语言中GLM(广义线性模型)，非线性和异方差可视化分析 R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）...：多元（平滑）回归分析保险资金投资组合信用风险敞口 用广义加性模型GAM进行时间序列分析 R和Python机器学习:广义线性回归glm，样条glm，梯度增强，随机森林和深度学习模型分析 在r语言中使用GAM...（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 用广义加性模型GAM进行时间序列分析 R和Python机器学习:广义线性回归glm，样条glm，梯度增强，随机森林和深度学习模型分析 在r语言中使用GAM（广义相加模型

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    R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型|附代码数据

    因此，它使我们能够考虑一个更简明的模型。在这组练习中，我们将在R中实现LASSO回归。练习1加载糖尿病数据集。这有关于糖尿病的病人水平的数据。...x是较小的自变量集，而x2包含完整的自变量集以及二次和交互项。检查每个预测因素与因变量的关系。生成单独的散点图，所有预测因子的最佳拟合线在x中，y在纵轴上。用一个循环来自动完成这个过程。...我们将用这个结果作为比较的基准。lm(y ~ x)向下滑动查看结果▼练习4绘制x的每个变量系数与β向量的L1准则的路径。该图表明每个系数在哪个阶段缩减为零。...plot(cv_fit)向下滑动查看结果▼练习6使用上一个练习中的lambda的最小值，得到估计的β矩阵。注意，有些系数已经缩减为零。这表明哪些预测因子在解释y的变化方面是重要的。...R使用LASSO回归预测股票收益广义线性模型glm泊松回归的lasso、弹性网络分类预测学生考试成绩数据和交叉验证贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据

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