2019年7月10日
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广义线性回归> life glm.sol summary(glm.sol)Call:glm(formula = Y ~ X1 + X2 + X3, family = binomial, data = life)D... 阅读全文
posted @ 2019-07-10 15:58
蔡军帅
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广义线性回归 可见拟合的效果不好 阅读全文
posted @ 2019-07-10 15:58
蔡军帅
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模型修正 逐步回归 做线性回归要做：t检验，F检验，残差分析，模型解释（灵敏度分析） 残差分析（回归诊断） 所有代码： #但是，回归分析通常很难一步到位，需要不断修正模型 ###############################6.9通过牙膏销量模型学习模型修正 toothpaste<-dat 阅读全文
posted @ 2019-07-10 15:48
蔡军帅
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模型修正#但是，回归分析通常很难一步到位，需要不断修正模型###############################6.9通过牙膏销量模型学习模型修正toothpaste lm.sol summary(lm.... 阅读全文
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> #############6.2一元线性回归分析> x y plot(x~y)> lm.sol summary(lm.sol)Call:lm(formula = y ~ x)Residuals: Min... 阅读全文
posted @ 2019-07-10 14:41
蔡军帅
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先求对数，再*100 所有代码： #############6.2一元线性回归分析 x<-c(0.10,0.11,0.12,0.13,0.14,0.15,0.16,0.17,0.18,0.20,0.21,0.23) y<-c(42.0,43.5,45.0,45.5,45.0,47.5,49.0,53 阅读全文
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蔡军帅
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方差检验 实战 所有代码： ####################5.2 X<-c(159, 280, 101, 212, 224, 379, 179, 264, 222, 362, 168, 250, 149, 260, 485, 170) t.test(X,alternative='great 阅读全文
posted @ 2019-07-10 13:22
蔡军帅
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> ####################5.2> X t.test(X,alternative='greater',mu=225,conf.level = 0.95)#单边检验 One Sample t-te... 阅读全文
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蔡军帅
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posted @ 2019-07-10 11:47
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查看运行结果： 做模拟的时候生成随机数： 所有代码： #查看已安装的包，查看已载入的包，查看包的介绍 ########例题3.1 #向量的输入方法 w<-c(75.0, 64.0, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5, 66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 阅读全文
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蔡军帅
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查看运行结果：#查看已安装的包，查看已载入的包，查看包的介绍########例题3.1#向量的输入方法w w hist(w,freq=FALSE)#直方图,xlab="hgu",main="hist">... 阅读全文
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蔡军帅
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