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R包：ggalign调整和组合多个图形的R包

介绍这个包扩展了ggplot2，提供了用于对齐和组织多个图的高级工具，特别是那些自动重新排序观察结果的工具，比如树形图。...它提供了对布局调整和情节注释的精细控制，使您能够创建复杂的、出版质量的可视化，同时仍然使用熟悉的ggplot2语法。...create complex, publication-quality visualizations while still using the familiar grammar of ggplot2.案例安装R包...install.packages("ggalign")install.packages("ggalign", repos = c("https://yunuuuu.r-universe.dev"..., "https://cloud.r-project.org"))# install.packages("remotes")remotes::install_github("Yunuuuu/ggalign

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R语言动量交易策略分析调整后的数据

下面，本文将尝试将动量策略应用于调整后的数据（历史价格，股息和拆分数据，以预测公司的未来或获得市场见解）： #*********************************************...T, auto.assign = T) #***************************************************************** # 构建另一个不含股利的价格调整后的回测环境...仅包含调整后的价格 #***************************************************************** # 排名60天变化率 #******...”-拆分和股息调整后的价格数据。...信号和损益仅从调整后的数据时间序列中得出。 “实际”-仅使用拆分后的调整数据，尚未对股息进行调整。信号和损益仅从唯一的拆分调整后的数据时间序列中得出。

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数学建模——线性回归模型

1.线性回归模型的具体步骤和要点： 1.收集数据：首先，需要收集与研究问题相关的数据。这些数据应包括一个或多个自变量（特征）和一个因变量（目标）。...如果只有一个自变量，可以使用简单线性回归模型；如果有多个自变量，可以使用多元线性回归模型。 4.拟合模型：利用最小二乘法或其他拟合方法来估计模型的参数。...最小二乘法是一种常用的方法，它通过最小化观测值与模型预测值之间的残差平方和来确定参数。 5.评估模型：评估模型的好坏以及对数据的拟合程度。常用的评估指标包括R平方、调整R平方、均方误差等。...1.R平方（R-squared）： R平方是一个衡量模型拟合优度的指标，表示因变量的变异中能被自变量解释的比例。R平方越接近1，说明模型对数据的拟合越好。...2.调整R平方（Adjusted R-squared）：调整R平方考虑了自变量的数量和样本量，相比于R平方更可靠。 3.残差分析：分析残差是否呈现出随机分布，检查是否满足模型假设。

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多元回归分析

03.拟合程度判断在多元回归里面拟合程度判断与一元回归也类似，也主要有总平方和、回归平方和、残差平方和这三种。多元回归里面也有R^2，R^2 = SSR/SST = 1 - SSE/SST。...因为增加自变量的会降低残差SSE，进而导致R^2增加。为什么加入新的变量会使SSE降低呢？因为每新加入一个新的变量，这个新的变量就会贡献一部分平方和，而这个平方和就是从残差里面分离出来的。...为了避免盲目增加自变量而导致得到一个虚高的R^2，优秀的前辈们又想出了一个新的指标，即修正后的R^2。...公式如下：公式中的n为样本量的个数，k为自变量的个数，通过n和k来调整R^2，这样就不会出现随着自变量个数的增加而导致R^2也跟着增加的情况。我们一般用调整后的R^2来判断多元回归的准确性。...除了R^2以外，我们还可以使用标准误差来衡量回归模型的好坏。标准误差就是均方残差(MSE)的平方根，其表示根据各自变量x来预测因变量y的平均预测误差。

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Conda管理多个版本的R, python

image.png Conda是一个非常好用的工具，既可以管理packages，也可以管理和下载软件，还可以建立多个虚拟环境来独立运行多个版本的软件。...做生信常常用的一些包只支持老版本的R，一些新开发的包又只支持最新的R，这里我们用conda建立多个版本的R环境。...： conda env list 如需要安装特定版本的软件: conda install 软件名=版本号最新Python的安装： conda create -n py37 python=3.7 #或者...： conda create -n r36 r=3.6 安装特定版本R conda install -c r r=3.6 #或 conda install r=3.6 conda来安装R的packages...https://docs.anaconda.com/anaconda/packages/r-language-pkg-docs/ conda install -c r r-dplyr 查看已创建的环境

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Echarts 添加多个 label 与动态调整 position 的方案

介绍一下数据意义方便理解需求：一条柱代表一个任务，左半边的长度代表完成任务人数的比例，右半边的长度代表未完成任务人数的比例，加起来必定是 100% ，所以每条柱子都一样长占满整行。...柱子内的数字为具体人数，最右侧百分比为完成人数的比例。...这个图表有两个问题： echart 中没有办法简单添加最右侧的百分比 label 左半边柱子在数量太小的时候没空间容纳数字前面说了 echarts 没法设置多个 label ，但它支持相当强大的富文本配置...文本对齐的配置没有生效，全部变成居中挤在一起了。略经搜索之后了解到是 ZRender 的一个 bug 导致的。...顺便把 dataset 中的 '看不见我' 改成 '' 以查看最终的效果。

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线性回归(二)-违背基本假设的情况和处理方法

因此为了减少随机误差项的方差，可以通过调节自变量的方差进行处理。加权最小二乘：加权最小二乘的原理是通过调整自变量其在回归方程中所占的比例实现方差调整。...while (true) 调整变换系数`$ \lambda $`的值，将因变量进行`BOX_CDX`变换; 计算变换后的回归方程; 将回归方程还原成原始数据的方程（不一定是线性关系...因此对于需要对自由度进行系数调整；调整复决定系数的计算方进行系数调整；调整复决定系数的计算方法： adj{R^2} = 1 - \frac{{n - 1}}{{n - p - 1}}(1 - {R^...该统计量确定最优与消除异方差的权重系数的计算和消除自相关的 BOX_CDX 变换一样，需要计算多个值，从中选出最满足条件的结果。...统计量 C_p 与赤池信息量的评估原理相同，其计算公式为：其中 SSE_p 为当前选择的的部分自变量回归模型的残差平方和， SSE_m 为考虑所有自变量计算的残差平方和

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R平方相关性取决于预测变量的方差

p=6289 在我今天参与的一个讨论中，提出了一个问题，即在具有单个连续预测器的线性回归模型中R平方如何/是否取决于预测变量的方差。这个问题的答案当然是肯定的。...可视化我们还可以在R中轻松地可视化前面的概念。...我们首先从具有非常大的样本大小的线性模型中模拟数据： n < - 10000 x < - 100 * runif（n） y < - x + rnorm（n）我们有： ?...给出R平方0.9988。...: 0.1233, Adjusted R-squared: 0.1112 F-statistic: 10.13 on 1 and 72 DF, p-value: 0.002155 R平方值低得多

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技能 | 如何使用Excel数据分析工具进行多元回归分析

”，点击右侧折叠按钮，选取自变量数据所在单元格区域A2：I21，选完后再单击折叠按钮返回；这过程也可以直接在“X值输入区域”文本框中输入A2：I21；置信度可选默认的95%。...第一张表是“回归统计表”(K12：L17)：其中： Multiple R：（复相关系数R）R2的平方根，又称相关系数，用来衡量自变量x与y之间的相关程度的大小。...本例R=0.9134表明它们之间的关系为高度正相关。（Multiple：复合、多种） R Square：复测定系数，上述复相关系数R的平方。...此案例中的复测定系数为0.8343，表明用用自变量可解释因变量变差的83.43% Adjusted R Square：调整后的复测定系数R2，该值为0.6852，说明自变量能说明因变量y的68.52%，...（ Adjusted：调整后的）标准误差：用来衡量拟合程度的大小，也用于计算与回归相关的其它统计量，此值越小，说明拟合程度越好观察值：用于估计回归方程的数据的观察值个数。

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对比R语言和Python，教你实现回归分析

相关系数高是线性模型拟合程度高的前提；此外相关系数反映两个变量之间的相关性，多个变量之间的相关性可以通过复相关系数来衡量；线性关系检验 ? 回归系数检验 ?...我们期望回归平方和占比越大，那么我们的模型就越好；但是回归平方和平方和； ? ? 的缺陷：新增加一个变量， ? 会加大；所以单独用 ?...由此可见，R方总是小于调整R方的且调整R方可能为负；并且只有R方趋近1时，调整R方才有出马的意义！因此判断多重共线性也多了一个方法：选择其中一个自变量将其作为因变量，重新拟合，求 ?...不想删除变量，可以对自变量进行降维（CPA主成分分析），主成分分析后的各主成分之间是正交的，所以一定是线性无关。 3. 改善模型。一元线性回归 ? ?...利用 R 软件包提供的 powerTransform()，函数通过最大似然来估计出 ? ，研究发现对因变量进行对数变换，去除自变量 GDP （x1）后，拟合效果最好，且满足各种假设检验。

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R语言用GAM广义相加模型研究公交专用道对行程时间变异度数据的影响

p=30508 现实情况是，我们经常要处理多个自变量和一个因变量之间的关系，此外，虽然通过做散点图可以发现非线性关系，但很难归因其形式，多项式回归在广义线性模型中，由于其不可解释的系数，降低了模型的有用性...本文使用的广义加性模型提供了一种首选方案来研究多个自变量与因变量之间的关系，而无需事先了解因变量和自变量之间的关系，而是使用非线性平滑项来拟合模型。...GAM模型说明广义相加模型（GAM：Generalized Additive Model），它模型公式如下：有p个自变量，其中X1与y是线性关系，其他变量与y是非线性关系，我们可以对每个变量与y拟合不同关系...调整后的R平方（越高越好），s()是样条函数，括号里面的数字是定义的自由度，除了使用回归样条，还能使用局部样条lo()函数，得到的结果与上面的结果十分类似。...采用plot()可以将模型画出来，图横坐标为自变量X，纵坐标为因变量Y。不使用poisson连接函数让我们使用summary函数进行诊断。

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R语言多个样本均数的多重比较

对于多个样本均数的多重比较，比较常用的是LSD-t，SNK，Dunnett，Tukey等，这些方法在之前的推文中介绍过。...R语言和医学统计学系列（9）：多重检验但是之前介绍的是用不同的R包完成的，整洁一致性不够，其实这些都是可以通过多重比较的全能R包：PMCMRplus完成的。...完全随机设计的多样本均数比较是用的one-way anova： fit <- aov(weight ~ trt, data = data1) summary(fit) ## Df...# 没安装的需要安装下这个包 library(PMCMRplus) LSD 首先我们可以把方差分析的结果fit，直接作为输入： res <- lsdTest(fit) summary(res) # 结果非常直观...下次继续介绍非参数检验的多重比较，主要是kruskal-Wallis H检验后的多重比较，Friedman M检验后的多重比较。

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手把手教你R语言方差分析ANOVA

在R语言中，实现方差分析主要涉及到以下步骤：数据导入数据清洗ANOVA计算结果解析ANOVA评估首先，你需要一个数据集，其中包含至少一个分类变量（通常是因子类型）和一个或多个数值型变量。...(变量中的水平数减1)和残差的自由度(观察总数减1和自变量中的水平数减1)； Sum Sq列显示平方和(即组均值与总体均值之间的总变化)。...；Mean Sq列是平方和的平均值，通过将平方和除以每个参数的自由度来计算；F value列是F检验的检验统计量。这是每个自变量的均方除以残差的均方。...F值越大，自变量引起的变化越有可能是真实的，而不是偶然的； Pr(>F)列是F统计量的p值。这表明，如果组均值之间没有差异的原假设成立，那么从检验中计算出的F值发生的概率大小。...函数TukeyHSD(one.way)该结果给出每个两组之间的结果;diff: 两组的均值之差;Lwr, upr: 95%置信区间的下限和上限(默认值) ;P adj: 多次比较调整后的P值。

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数据分析之回归分析

最小二乘法在对回归模型进行校验时，判断系数R²也称拟合优度或决定系数，即相关系数R的平方，用于表示拟合得到的模型能解释因变量变化的百分比，R²越接近1，表示回归模型拟合效果越好。...简单线性回归主要采用R²衡量模型拟合效果，而调整后R²用于修正因自变量个数的增加而导致模型拟合效果过高的情况，它多用于衡量多重线性回归分析模型的拟合效果。...线性回归模型汇总表多重线性回归模型的拟合效果主要看第4列，调整后R方，它主要用于衡量在多重线性回归模型建立过程中加入其它自变量后模型拟合优度的变化。...本例中调整后R方为0.732，也就是说，“广告费用”，“客流量”两个自变量合起来能够解释模型变化的73.2%，模型拟合效果良好。 ?...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。

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Python数据科学：线性回归

④卡方检验：一个二分分类变量或多分类分类变量与一个二分分类变量间的关系。本次介绍：线性回归：多个连续变量与一个连续变量间的关系。其中线性回归分为简单线性回归和多元线性回归。...线性回归的因变量实际值与预测值之差称为「残差」。线性回归旨在使残差平方和最小化。下面以书中的案例，实现一个简单线性回归。建立收入与月均信用卡支出的预测模型。...若方程中非线性相关的自变量越多，那么模型解释力度就越弱。可以使用调整后的R²(与观测个数及模型自变量个数有关)来评价回归的优劣程度，即评价模型的解释力度。...输出R²为0.542，调整R²为0.513。方程显著性(回归系数不全为0)的检验P值为1.82e-10，接近于0，说明回归方程是有意义的。客户年龄、小区房屋均价的回归系数都不显著。...使用AIC准则能够避免变量的增加成为残差平方和减小的主要原因情况的发生，防止模型复杂度的增加。本次采用向前回归法，不断加入变量，得到加入后变量的AIC值，最后找到解释力度最大的变量。

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R语言用GAM广义相加模型研究公交专用道对行程时间变异度数据的影响|附代码数据

现实情况是，我们经常要处理多个自变量和一个因变量之间的关系，此外，虽然通过做散点图可以发现非线性关系，但很难归因其形式，多项式回归在广义线性模型中，由于其不可解释的系数，降低了模型的有用性。...本文使用的广义加性模型提供了一种首选方案来研究多个自变量与因变量之间的关系，而无需事先了解因变量和自变量之间的关系，而是使用非线性平滑项来拟合模型。...GAM模型说明广义相加模型（GAM：Generalized Additive Model），它模型公式如下：有p个自变量，其中X1与y是线性关系，其他变量与y是非线性关系，我们可以对每个变量与y拟合不同关系...P值：给定变量对因变量的统计显着性，通过F检验进行检验（越低越好）。调整后的R平方（越高越好）。...采用plot()可以将模型画出来，图横坐标为自变量X，纵坐标为因变量Y。不使用poisson连接函数让我们使用summary函数进行诊断。

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R语言用GAM广义相加模型研究公交专用道对行程时间变异度数据的影响|附代码数据

现实情况是，我们经常要处理多个自变量和一个因变量之间的关系，此外，虽然通过做散点图可以发现非线性关系，但很难归因其形式，多项式回归在广义线性模型中，由于其不可解释的系数，降低了模型的有用性。...本文使用的广义加性模型提供了一种首选方案来研究多个自变量与因变量之间的关系，而无需事先了解因变量和自变量之间的关系，而是使用非线性平滑项来拟合模型。...GAM模型说明广义相加模型（GAM：Generalized Additive Model），它模型公式如下：有p个自变量，其中X1与y是线性关系，其他变量与y是非线性关系，我们可以对每个变量与y拟合不同关系...P值：给定变量对因变量的统计显着性，通过F检验进行检验（越低越好）。调整后的R平方（越高越好）。...采用plot()可以将模型画出来，图横坐标为自变量X，纵坐标为因变量Y。不使用poisson连接函数让我们使用summary函数进行诊断。

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R语言用GAM广义相加模型研究公交专用道对行程时间变异度数据的影响

p=30508 原文出处：拓端数据部落公众号现实情况是，我们经常要处理多个自变量和一个因变量之间的关系，此外，虽然通过做散点图可以发现非线性关系，但很难归因其形式，多项式回归在广义线性模型中，由于其不可解释的系数...本文使用的广义加性模型提供了一种首选方案来研究多个自变量与因变量之间的关系，而无需事先了解因变量和自变量之间的关系，而是使用非线性平滑项来拟合模型。...GAM模型说明广义相加模型（GAM：Generalized Additive Model），它模型公式如下：有p个自变量，其中X1与y是线性关系，其他变量与y是非线性关系，我们可以对每个变量与y拟合不同关系...P值：给定变量对因变量的统计显着性，通过F检验进行检验（越低越好）。调整后的R平方（越高越好）。...采用plot()可以将模型画出来，图横坐标为自变量X，纵坐标为因变量Y。不使用poisson连接函数让我们使用summary函数进行诊断。

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图像实现平滑滤波后的边缘检测以及自动调整阈值。

1、点击[新建] 2、点击[函数] 3、点击[编辑器] 4、点击[运行] 5、点击[保存] 6、点击[添加到路径] 7、点击[新建] 8、点击[函...

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《机器学习核心算法》一、线性回归：最小二乘法与闭式解推导

通过调整直线位置，使误差平方和最小，就能找到最佳拟合直线。（三）闭式解线性回归的优势在于闭式解。闭式解是一个精确的数学公式，能直接计算出最优回归系数，无需迭代。...五、线性回归的评估指标（一）R 平方 R 平方（R²）衡量模型拟合优度，计算公式为：R² = 1 - (残差平方和 / 总平方和)。取值范围 0 - 1，接近 1 表示拟合良好。...它表示因变量方差中可被自变量解释的比例。...（二）VIF（方差膨胀因子） VIF 检验多重共线性，公式为：VIF = 1 / (1 - R²_i)，R²_i 是第 i 个自变量对其他自变量回归的决定系数。...最小二乘法：核心算法，最小化误差平方和求解最佳回归系数。闭式解：直接计算回归系数的公式，高效便捷。模型评估：R 平方、VIF 和残差分析等指标确保模型可靠性。

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