文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在R中按类别对df中的2×2变量应用包含多重回归的函数？

在R中，可以按类别对df中的2×2变量应用包含多重回归的函数的一种常用方法是使用lm()函数。lm()函数用于拟合线性回归模型，可以通过指定公式来建立模型，并使用数据框作为数据源。

首先，我们需要将变量按类别进行分组。可以使用dplyr包中的group_by()函数来实现。例如，如果我们有一个名为df的数据框，其中包含两个类别变量x和y，可以使用以下代码将其按x和y进行分组：

代码语言：txt
复制
library(dplyr)
df <- df %>% group_by(x, y)

接下来，我们可以使用do()函数将lm()函数应用于每个组，并将结果存储在新的列中。do()函数允许我们在每个组上执行任意操作。在本例中，我们将使用lm()函数拟合多重回归模型，并将模型对象存储在新的列中。

代码语言：txt
复制
df <- df %>% do(model = lm(dependent_variable ~ independent_variable1 + independent_variable2, data = .))

在上述代码中，dependent_variable是因变量的列名，independent_variable1和independent_variable2是自变量的列名，可以根据实际情况进行替换。

最后，我们可以通过提取每个组的模型对象并进行进一步的操作，例如提取系数、预测值等。可以使用tidy()函数将模型对象转换为数据框，并使用filter()函数选择感兴趣的组。

代码语言：txt
复制
library(broom)
df_model <- df %>% tidy(model)  # 提取模型对象的系数等信息
df_filtered <- df_model %>% filter(x == "category1", y == "category2")  # 选择感兴趣的组

请注意，上述代码中使用了dplyr包和broom包，如果尚未安装这些包，可以通过以下代码进行安装：

代码语言：txt
复制
install.packages("dplyr")
install.packages("broom")

总结起来，按类别对df中的2×2变量应用包含多重回归的函数的步骤如下：

  1. 使用dplyr包的group_by()函数将变量按类别进行分组。
  2. 使用do()函数将lm()函数应用于每个组，并将模型对象存储在新的列中。
  3. 使用broom包的tidy()函数提取模型对象的系数等信息。
  4. 使用dplyr包的filter()函数选择感兴趣的组。

以上是一种常见的方法，具体操作可以根据实际需求进行调整。对于更详细的用法和其他可用的R函数，您可以参考R的官方文档和相应包的文档。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

  • 数据库：腾讯云数据库MySQL、腾讯云数据库MariaDB、腾讯云数据库TDSQL-C、腾讯云数据库TDSQL-M等，详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb
  • 服务器运维：腾讯云云服务器CVM，详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 云原生：腾讯云容器服务TKE、腾讯云云原生数据库TDSQL、腾讯云云原生存储CTS等，详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/tke
  • 网络通信：腾讯云私有网络VPC、腾讯云对等连接、腾讯云云联网等，详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/vpc
  • 网络安全：腾讯云安全组、腾讯云Web应用防火墙WAF、腾讯云DDoS防护等，详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ddos
  • 人工智能：腾讯云机器学习平台Tencent ML-Images、腾讯云自然语言处理Tencent NLP、腾讯云智能图像处理Tencent IVision等，详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ai
  • 物联网：腾讯云物联网开发平台IoT Hub、腾讯云物联网通信平台IoT Explorer、腾讯云物联网边缘计算平台TEC等，详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/iothub
  • 移动开发：腾讯云移动应用推送推送服务、腾讯云移动测试服务、腾讯云即时通信IM等，详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/im
  • 存储：腾讯云对象存储COS、腾讯云文件存储CFS、腾讯云云硬盘CDS等，详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 区块链：腾讯云区块链服务Tencent Blockchain Solution、腾讯云区块链集成开发环境Blockchain Studio、腾讯云区块链浏览器Blockchain Explorer等，详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/baas
  • 元宇宙：腾讯云即时通信IM、腾讯云智能图像处理Tencent IVision等，详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/im
相关搜索:如何在R的ggplot2中绘制2x2x2设计的回归线？R中的函数，允许控制ggplot中的2个变量如何在R中2个列表的元素之间应用函数？根据df2中的df1 rowdate是否在两个日期之间以及r中的df1类是否与df2类匹配来创建伪变量如何在R中检查某个日期+/- 2天的变量根据R中2个变量的条件按组计算观测值使用forcats包中的fct_relevel()按多个级别对ggplot2中的变量进行重新排序获取要传递给R中的函数的变量(ggplot2)如何在yii2中包含新的php文件/类？如何在EJS版本2中动态包含带有变量的文件？根据R中的多元回归中的变量从lm()中提取R2列表如何在带有dplyr的R函数中的1个参数中使用2个变量应用函数循环遍历R中数组的3个维度中的2个维度如何在PostgreSQL中传递包含类型为varchar(2) ARRAY[50]的输入变量的函数的参数如何在javascript中以指数格式显示包含2个小数的变量？当过滤器应用于Spark中的DF(是2个DF的联合)时，它不能按预期工作如何获得所有变量的证据权重值，以及如何在r中应用logistic回归模型？如何在R的ggplot2中使用稀疏数据按列分组如何在R中使用s2_mask()函数来遮蔽前哨2图像中的云？使用r中的ggplot2创建散点图，其中包含所有点的1条回归线通过分组变量进行区分
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助？
有帮助
没帮助

相关·内容

多元线性回归：机器学习中的经典模型探讨

其基本思想是通过最小化预测值与真实值之间的平方差来找到最佳拟合线。最小化的目标函数为： 2.3 假设检验与模型评估 在多元线性回归中，假设检验用于检验各个自变量的显著性。...常用的检验方法包括t检验和F检验。模型评估则主要通过决定系数（R2R^2R2）来衡量模型的拟合优度。R2R^2R2的值介于0到1之间，越接近1表示模型越好地解释了因变量的变异。...三、多元线性回归的实现 3.1 数据准备 首先，我们需要准备数据集。通常，一个数据集应该包含多个特征以及对应的目标变量。我们将使用pandas库来处理数据。...应用示例 可以构建一个模型来分析： 年龄 BMI（身体质量指数） 吸烟状态 锻炼频率 五、多元线性回归的挑战与未来 5.1 多重共线性 在多元线性回归中，自变量之间存在较强的相关性（多重共线性）时，可能导致模型的不稳定性和解释性降低...可以通过计算自变量的方差膨胀因子（VIF）来检测多重共线性。如果VIF值大于5或10，说明可能存在多重共线性问题。 5.2 过拟合 过拟合是多元线性回归中的常见问题，尤其是在自变量较多时。

18810

机器学习中的回归分析：理论与实践

引言 回归分析是统计学和机器学习中广泛使用的技术，主要用于建立因变量与自变量之间的关系模型。在实际应用中，回归分析不仅可以帮助我们理解数据，还能进行有效的预测。...1.2 非线性回归 非线性回归用于因变量与自变量之间存在非线性关系的情况。常见的非线性模型包括多项式回归、对数回归和指数回归。这些模型通常需要选择适当的函数来拟合数据。 2....应用场景 回归分析在多个领域中都有重要应用： 经济学：预测经济指标，如国内生产总值（GDP）和失业率。 医疗：分析健康数据，以预测疾病发生的概率。 市场营销：评估广告支出对销售额的影响。...工程：分析产品性能与设计变量之间的关系。 4. 如何在 Python 中实现回归分析 4.1 数据准备 我们将使用 Scikit-learn 和 Pandas 库来实现线性回归。...结论 回归分析是机器学习中的重要工具，它能够帮助我们理解变量之间的关系并进行有效的预测。通过简单的 Python 实现，我们可以快速上手回归分析，并在实际问题中应用。

8710

    • Python数据挖掘指南

    让我们来看看如何使用Python来使用上述两种数据挖掘算法执行数据挖掘：回归和 聚类。 ---- 2、在Python中创建回归模型 我们想解决的问题是什么？...现在我们已经很好地了解了我们的数据集，并且知道了我们试图测量的变量的分布，让我们做一些回归分析。首先，我们导入statsmodels以获得最小二乘回归估计函数。...警告： [1]标准错误假设正确指定了错误的协方差矩阵。 [2]条件数很大，2.5e + 04。这可能表明存在 强多重共线性或其他数值问题。 多元线性回归的一个例子。...在我们上面的多元回归输出中，我们了解到通过使用额外的自变量，例如卧室的数量，我们可以提供更好地拟合数据的模型，因为此回归的R平方已增加到0.555。...2、ds变量只是原始数据，但重新格式化为包含基于组数的新颜色标签 - k中的整数数。 3、plt.plot调用x数据，y数据，对象的形状和圆的大小。

    93700

    Kaggle知识点：缺失值处理

    另一个变量X’，将缺失值设为c（可以是任何常数），存在值设为本身。随后，对X’，D和其他变量（因变量和其他预设模型中的自变量）进行回归。这种调整的好处是它利用了所有可用的缺失数据的信息（是否缺失）。...假设X=(X1,X2…Xp)为信息完全的变量，Y为存在缺失值的变量，那么首先对X或其子集行聚类，然后按缺失个案所属类来插补不同类的均值。...回归（Regression） 基于完整的数据集，建立回归方程，或利用机器学习中的回归算法。对于包含空值的对象，将已知属性值代入方程来估计未知属性值，以此估计值来进行填充。...而多重插补对参数的联合分布作出了估计，利用了参数间的相互关系。 同时，多重插补保持了单一插补的两个基本优点，即应用完全数据分析方法和融合数据收集者知识的能力。...就几种基于统计的方法而言，删除元组法和平均值法差于热卡填充法、期望值最大化方法和多重填充法；回归是比较好的一种方法，但仍比不上hot deck和EM；EM缺少MI包含的不确定成分。

    2K20

    对比R语言和Python，教你实现回归分析

    变量之间关系可以分为两类： 函数关系：反映了事务之间某种确定性关系 相关关系：两个变量之间存在某种依存关系，但二者并不是一一对应的；反映了事务间不完全确定关系；相关系数(r)可以衡量这种相关关系。...相关系数反应两个变量之间的相关性；回归系数是假设其他变量不变，自变量变化一个单位，对因变量的影响，而存在多重共线性（变量之间相关系数很大），就会导致解释困难；比如y~x1+x2；x·1与x2存在多重共线性...如图 2 所示： ? R 软件包中的 Durbin-Watson 检验的函数 durbinWatsonTest()，能够检验出误差的独立 性。经检验 P 值>0.05,不显著。说明误差项之间独立。...R 软件包中的 crPlots()函数绘制的成分残差图，可以检测出因变量与自变量之间是否非线 性关系，检测结果如图 所示： ?...R 软件包中的 spreadLevelPlot()函数创建了一个添加最佳拟合曲线的散点图，展示标准化 残差绝对值与拟合值的关系。

    1.8K20

    多重共线性：python中利用statsmodels计算VIF和相关系数消除共线性

    多重共线性在python中的解决方法 本文将讨论多重共线性的相关概念及利用python自动化消除多重共线性的方法，以供参考，欢迎拍砖 线性模型与非线性模型 关于线性模型与非线性模型的定义，似乎并没有确切的定论...上图中y=0和y=1的样本可以由一条直线分开，如逻辑回归模型最佳的应用样本即为上图样本（线性可分）；如果样本是线性不可分，决策树等模型可以更有效地将样本分开，此时选择逻辑回归分类结果可能较差。...多重共线性对线性回归和逻辑回归的影响 多重共线性是指在变量空间中，存在自变量可以近似地等于其他自变量的线性组合： Y 约等于 W1X1 + W2X2 + … + Wn*Xn 此时如果将所有自变量用于线性回归或逻辑回归的建模...VIF（variance inflation factors）VIF =1/（1-R^2） 式中，R^2是以xj为因变量时对其它自变量回归的复测定系数。...解决方案（利用statsmodels.stats） 利用相关系数删除相关性过高的变量（df中变量先得按IV值从大到小排序） def get_var_no_colinear(cutoff, df):

    3.2K20

    R语言实战（18）—处理缺失数据的高级方法

    引言：上一章我们学习了一系列用于二分类的机器学习方法，包括逻辑回归分类方法、传统决策树、条件推断树、集成性的随机森林以及支持向量机。这一期我们就来学习如何处理缺失数据吧。...第二，必须使用与本章中类似的缺失值函数来识别R数据对象中的缺失值。像 myvar == NA 这样的逻辑比较无法实现。...图18-3 sleep 数据集按实例（行）展示真实值和缺失值的矩阵图。矩阵按 BodyWgt重排。 marginplot() 函数可生成一幅散点图，在图形边界展示两个变量的缺失值信息。...2个主要的函数：na.omit 函数和 complete.cases()函数 # mydata 中所有包含缺失数据的行都被删除，把结果存储到newdata 中 > newdata <- mydata[complete.cases...表达式在函数的括号中， ~ 的左边是响应变量，右边是预测变量（用 + 符号分隔开）。 fit 是一个包含m个单独统计分析结果的列表对象。

    2.9K10

    【数据分析 R语言实战】学习笔记 第九章（中）多元回归分析 回归诊断

    +x6,data=revenue) R中的函数update()是专门用于修正模型的函数，在原模型的基础上，不仅可以添加或删除 某些项得到新的模型，还可以对变量进行运算，如对因变量取对数、开方等。...R中进行逐步回归的函数是step()，以AIC信息准则作为添加或删除变量的判别方法。...AIC准则由日本统计学家赤池弘次创立，建立在嫡的概念基础上，一般情况AIC表示为AIC=2(P+1)-2ln(L) 其中，P是回归模型中自变量的个数，L是似然函数。...多重共线性是指线性回归模型中的解释变量之间由J二存在线性关系或近似线性关系，而使模型难以估计准确，这种现象在经济数据中尤为普遍。...> kappa(xx) [1] 6132 在财政收入的例子中，包含所有变量样木数据的设计矩阵条件数是6132>1000，故认为多重 共线性十分严重。

    5.1K20

    数据分析：多诊断指标ROC分析

    指标转换：pROC::roc函数首先将分组变量（response）中的类别标签转换为二进制形式（例如，"healthy"和"cancer"转换为0和1）。...模型拟合：在内部，pROC::roc可能使用逻辑回归模型来拟合数据，将预测指标作为预测变量，将分组变量作为响应变量。水平设置：levels参数指定了响应变量的类别顺序。...index：用于预测的指标列的名称。group：包含响应变量（如“健康”或“癌症”）的分组列的名称。group_names：一个向量，包含group列中的所有可能的组名。...再次使用pROC::coords函数，根据最佳阈值获取最佳性能指标，如敏感性、特异性等。35-39. 将AUC和95%置信区间格式化为一个字符串，包含标签、AUC值和CI的上下限。41-47....分别对三个不同的数据集（Methylation、DELFI、Ensemble）调用get_ROC_CI函数，并将结果存储在相应的变量中。57-65.

    20810

    移动通信客户价值数据挖掘分析实战

    本实战案共分为五个部分：商业背景、指标设计、部署环境、数据准备、回归分析，其中回归分析包括：模型构建、模型诊断、模型结果、模型应用。...# 如自变量为x_var，则拟合不含截距模型 print('variable out: {:10} Adj.R-squared： {:5} 方程显著性检验p值： {:5}'.format...vif值降序排序 display(VIFS) 结果解读： 当VIF<5时，回归方程存在轻度多重共线性；当5≤VIF<10时，回归方程存在较严重的多重共线性；当10≤VIF时，回归方程存在严重的多重共线性...acorr_breusch_godfrey函数的重要参数： res：回归结果，对该模型的残差进行自相关检验，此处应当填写模型名称（如model_autocorr） nlags：滞后阶数 acorr_breusch_godfrey...基于这两个特征，运用K均值聚类分析法，将自变量”月通话总量“、”大网占比“分别分成2组，并构建客户群体细分表，于是，就把推荐者分成4类，对每类推荐者，我们可以制定针对类营销策略。

    1.9K31

    数据科学的面试的一些基本问题总结

    ，需要了解： 处理df（pandas），例如读取、加入、合并、过滤 操作日期和格式化日期 操作字符串，例如使用正则表达式、搜索字符串包含的内容 有效地使用循环 使用列表和字典 在 Python 中创建函数和类...第三，逻辑回归要求自变量之间很少或没有多重共线性。这意味着自变量之间的相关性不应太高。 第四，逻辑回归假设自变量和对数几率是线性的。...因此，如果一个数据点位于两个重叠集群的中间，我们可以简单地定义它的类，方法是说它属于类 1 的 X 百分比和属于类 2 的 Y 百分比。...虚拟变量陷阱导致称为多重共线性的问题。当独立特征之间存在依赖关系时，就会发生多重共线性。多重共线性是线性回归和逻辑回归等机器学习模型中的一个严重问题。...精度和召回 这些指标表示了模型在数据集中找到所有相关案例的能力 损失函数 回归： 均方误差损失 在数学上，如果目标变量的分布是高斯分布，则它是最大似然推理框架下的首选损失函数。

    57610

    没有完美的数据插补法，只有最适合的

    删除 列表删除 按列表删除（完整案例分析）会删除一行观测值，只要其包含至少一个缺失数据。你可能只需要直接删除这些观测值，分析就会很好做，尤其是当缺失数据只占总数据很小一部分的时候。...，它是唯一没有利用时间序列特征或变量关系的测试函数。...从中选择最靠谱的预测变量，并将其用于回归方程中的自变量。缺失数据的变量则被用于因变量。自变量数据完整的那些观测行被用于生成回归方程；其后，该方程则被用于预测缺失的数据点。...多重插补 1、插补：将不完整数据集缺失的观测行估算填充m次（图中m=3）。请注意，填充值是从某种分布中提取的。模拟随机抽取并不包含模型参数的不确定性。...2、分析：分别对（m个）每一个完整数据集进行分析。 3、合并：将m个分析结果整合为最终结果。 ?

    2.6K50

    数据科学的面试的一些基本问题总结

    ，需要了解： 处理df（pandas），例如读取、加入、合并、过滤 操作日期和格式化日期 操作字符串，例如使用正则表达式、搜索字符串包含的内容 有效地使用循环 使用列表和字典 在 Python 中创建函数和类...第三，逻辑回归要求自变量之间很少或没有多重共线性。这意味着自变量之间的相关性不应太高。 第四，逻辑回归假设自变量和对数几率是线性的。...虽然这种分析不要求因变量和自变量线性相关，但它要求自变量与对数几率线性相关。 最后，逻辑回归通常需要大样本量。对于模型中的每个自变量，一般情况下至少需要 10 个结果频率最低的样本。...因此，如果一个数据点位于两个重叠集群的中间，我们可以简单地定义它的类，方法是说它属于类 1 的 X 百分比和属于类 2 的 Y 百分比。...虚拟变量陷阱导致称为多重共线性的问题。当独立特征之间存在依赖关系时，就会发生多重共线性。多重共线性是线性回归和逻辑回归等机器学习模型中的一个严重问题。

    69120

    万字长文，演绎八种线性回归算法最强总结！

    导读： 本文以应用为导向，简单总结九种线性回归理论概念，重点说明如何用Python实现。从数据准备、数据预处理、模型建立、模型调参、模型评价及结果可视化方面介绍常用的线性回归模型及应用。...该模型求解的回归模型的损失函数为线性最小二乘函数，正则化采用l2-范数。这个估计器内置了对多变量回归的支持(即，当y是形状的2d数组(n_samples, n_targets))。...在正则化中有两个损失函数: L1损失函数或L1正则化是通过在系数绝对值和上添加惩罚项来最小化目标函数。这叫做最小绝对偏差法。 L2损失函数或L2正则化是通过在系数平方和上添加惩罚项来最小化目标函数。...同样，线性回归中的多重共线性与岭回归 中已详细介绍了岭回归模型。..._score_enet = r2_score(Y_test, y_pred_enet) 系数可视化 由于弹性网络中L1正则化可将系数缩减到0，因此该例子中第四个系数被缩减到0。

    3.3K40

    102-R数据整理12-缺失值的高级处理：用mice进行多重填补

    ) R中数据缺失值的处理--基于mice包 - 知乎 (zhihu.com)[2] 一种挽救你缺失数据的好方法——多重补插_处理 (sohu.com)[3] 没有完美的数据插补法，只有最适合的 - 知乎...回归填补：将缺失变量作为因变量，相关变量（其他变量）作为自变量，进行回归拟合，用预测值作为填补值。用于作为自变量的变量最好是具有完全数据（无缺失）。...Missing Data），其核心思想有点类似于回归填补，是基于各种模型（如回归、决策树、贝叶斯估计等方法）。...由于在分析中引入多个模拟的数据集，因此被称为“多重补插”。因此，多重补插威力巨大，可以满足常见的缺失值处理的需要。下面就跟着我们一步一步实现这个技术。...R中数据缺失值的处理--基于mice包 - 知乎 (zhihu.com): https://zhuanlan.zhihu.com/p/21549898 [3] 一种挽救你缺失数据的好方法——多重补插_

    7.2K30

    「R」R 中的方差分析ANOVA

    因此回归分析章节中提到的lm()函数也能分析ANOVA模型。不过，在这个章节中，我们基本使用aov()函数。最后，会提供了个lm()函数的例子。...conf_level.png multcomp包中的glht()函数提供了多重均值比较更为全面的方法，既适用于线性模型，也适用于广义线性模型。下面代码重现了上述检验结果，并用不同的图形进行展示。...单因素协方差分析 ANCOVA扩展了ANOVA，包含一个或多个定量的协变量。 下面的例子来自multcomp包中的litter数据集。怀孕的小鼠被分为四个小组，每组接受不同剂量的药物处理。...本例中，假定四个处理组通过怀孕时间来预测出生体重的回归斜率都相同。ANCOVA模型包含怀孕时间X剂量的交互项时，可以对回归斜率的同质性进行检验。...fit2 <- aov(weight ~ gesttime*dose, data=litter) summary(fit2) HH包中的ancova()函数可以绘制因变量、协变量和因子之间的关系图。

    4.6K21

    原理+代码|Python实战多元线性回归模型

    从上表中，不难发现： 该名义变量有 n 类，就能拆分出 n 个虚拟变量 巧妙的使用 0 和 1 来达到「用虚拟变量列代替原名义变量所在类别」 接下来要做的就是将生成的虚拟变量们放入多元线性回归模型，但要注意的是...多重线性回归模型的主要假设之一是我们的预测变量(自变量)彼此不相关。我们希望预测变量(自变量)与反应变量(因变量)相关，而不是彼此之间具有相关性。...上图公式可以看出在方差膨胀因子的检测中: image.png 方差膨胀因子的检测 我们自己来写一个方差膨胀因子的检测函数 def vif(df, col_i): """ df: 整份数据...formula = col_i + '~' + '+'.join(cols_noti) r2 = ols(formula, df).fit().rsquared return 1. /...小结 本文以多元线性回归为基础和前提，在因变量房价与多个自变量的实际观测值建立了多元线性回归模型；分析并检验各个预测变量对因变量的综合线性影响的显著性，并尽可能的消除多重共线性的影响，筛选出因变量有显著线性影响的自变量

    6K30

    数据分析之回归分析

    多重线性回归与多元线性回归区别就看因变量或自变量的个数，多重线性回归是指包含两个或两个以上自变量的线性回归模型，而多元线性回归是指包含两个或两个以上因变量的线性回归模型。...逐步回归会根据每个自变量对模型的贡献对自变量进行依次筛选，逐步剔除那些没有显著统计学意义的自变量，直至再也没有不显著的自变量从回归模型中剔除为止，这是一个模型自动优化的过程，在多重线性回归中应用较广。...然而，在分析和建模中，我们可以选择包含分类变量相互作用的影响； 6）如果因变量的值是定序变量，则称它为序Logistic回归； 7）如果因变量是多类的话，则称它为多元Logistic回归。...2）比较不同模型的拟合优点，我们可以分析不同的指标参数，如统计意义的参数，R-square，调整 R-square，AIC，BIC以及误差项，另一个是 Mallows’ Cp 准则。...在R的安装程序中只包含了8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得。

    3.4K51

    Python数据科学：线性回归诊断

    残差图可分为四类：残差正常分布：残差随机分布，上下界基本对称，无明显自相关，方差基本齐性残差曲线分布：残差与预测值呈曲线关系，说明自变量与因变量不是线性关系残差方差不齐：残差上下界基本对称，但随着预测值的增大...(formula, df).fit().rsquared # 计算方差膨胀因子 return 1. / (1. - r2)# 获取自变量数据exog = exp2[['Age', 'Income_ln...发现收入和当地平均收入的方差膨胀因子大于10，说明存在多重共线性。按道理此时应该删除其中一个变量的。这里使用高出平均收入的比例代替收入数据列，能够较好的体现出信息。...发现各变量的方差膨胀因子均较小，说明不存在共线性。当然上述方法只能减轻共线性对模型的干扰，并不能完全消除多重共线性。/ 04 / 总结建立一个合理的线性回归模型的步骤如下。...验证模型假定：设置模型，选择回归方法，选择变量，以及变量以何种形式放入模型解释变量和扰动项不能相关解释变量之间不能有强线性关系扰动项独立同分布扰动项服从正态分布多重共线性与强影响点的诊断与分析：修正回归模型

    2.2K10

    R语言数据分析与挖掘(第四章):回归分析(3)——变量的选择

    参数介绍: Object:指定模型的对象，如模型lm; Scope:指定变量选择的上下界，下界为需要出现在最终模型中的变量组，上界为所有考虑添加到模型中的变量组，若只设置一个公式，则R语言默认其为上界...岭回归的方法 　　逐步回归法根据函数lm()来简单拟合模型，缺点在于限定了模型中的变量个数，岭回归就能较好地解决这一问题，下面将详细介绍岭回归法的操作步骤。...岭回归的目的就是寻找使RSS最小时的参数估计，在R中，包MASS中的函数lm.ridgc(可以满足要求，函数的基本书写格式为: Im.ridge(formula, data, subset, na.action...参数介绍: Formula:指定用于拟合的模型公式，类似于Im中的用法; Data:指定用于做岭回归的数据对象，可以是数据框、列表或者能强制转换为数据框的其他数据对象: Subset:一个向量，指定数据中需要包含在模型中的观测值...lasso的目的就是寻找使RSS最小时的参数估计，在R语言中，包lars中的函数lasr()可以满足要求，其函数的基本书写格式为: lars(x, y，type = c("lasso", "lar",

    8.6K51
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券