R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型
当线性假设无法满足时,可以考虑使用其他方法。
当线性假设无法满足时,可以考虑使用其他方法。
“应用线性模型”中,我们打算将一种理论(线性模型理论)应用于具体案例。
我们已经很自然地认为,不仅可以用一些协变量来解释单个索赔的频率,而且可以用单个成本来解释。
在之前的课堂上,我们已经看到了如何可视化多元回归模型(带有两个连续的解释变量)。
本文为非人寿保险课程的一部分,该示例对1900 -2005年间的“ 美国标准化飓风损失 ”数据集进行研究(2008)。我们使用了广义线性模型和帕累托分布Pareto distributions分析。
上周在 非人寿保险课程中,我们了解了广义线性模型的理论
在这篇文章中,我将从一个基本的线性模型开始,然后从那里尝试找到一个更合适的线性模型。 由于空气质
样条线是拟合非线性模型并从数据中学习非线性相互作用的一种方法。
R语言析因设计分析:线性模型中的对比