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。
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广义线性模型(GLMs)算法和零膨胀模型分析
广义线性模型（GLM） 是通过连接函数,把自变量线性组合和因变量的概率分布连起来
R语言中广义线性模型(GLM)中的分布和连接函数分析
通常，GLM的连接函数可能比分布更重要。
使用线性模型、回归决策树自动组合特征因子水平
每次我们在应用计量经济学课程中遇到实际应用时，我们都要处理类别变量。
如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题
当获得奇异拟合时，这通常表明模型过度拟合-也就是说，随机效应结构太复杂而无法由数据支持，这自然导致建议删除随机效应中最复杂的部分结构（通常是随机斜率）。这种方法的好处在于，它生成了一个更加简约的模型，但并没有过度拟合
R语言中回归模型预测的不同类型置信区间应用比较分析
当我们要为预测提供一个置信区间时，建议您为预测器确定置信区间参数的估计和潜在值的置信区间。
使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM
本文档用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出。
基于R统计软件的三次样条和光滑样条模型数据拟合及预测
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语言分层线性模型案例
有许多分层数据的例子。例如，地理数据通常按层次分组，可能是全球数据，然后按国家和地区分组 。一个生物学的例子是按物种分组的动物或植物的属性，或者属于一个级别的属性，然后是家族。一个商业例子可能是业务部门和细分的员工满意度。
用SPSS估计HLM多层（层次）线性模型模型
多层线性模型（Hierarchical Linear Model，HLM），也叫多水平模型（Multilevel Model，MLM），是社会科学常用的高级统计方法之一。
R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM）
随着软件包的进步，使用广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM）变得越来越容易。
R语言线性混合效应模型实战案例
处理分组数据和复杂层次结构的分析师，从嵌入在参与者中的测量，嵌套在州内的县或嵌套在教室内的学生，经常发现他们需要建模工具来反映他们数据的这种结构。
R语言线性混合效应模型实战案例
R语言 线性混合效应模型实战案例
