R语言MCMC的rstan贝叶斯回归模型和标准线性回归模型比较
现在有了对贝叶斯方法的概念理解,我们将实际研究使用它的回归模型。
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FF 模型通过回归除市场收益之外的几个变量的投资组合收益来扩展 CAPM。
世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。
绘制分类或回归树的基本方法的 rpart() 函数只是调用 plot。
支持向量回归(SVR)是一种回归算法,它应用支持向量机(SVM)的类似技术进行回归分析。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Coin Ge撰写 使用l
本文档通过一些探索性数据分析来制定河流的评级曲线和流量预测。
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Beta 假设反映了一种工具对例如市场的风险。但是,您可以通过各种方式估算此度量。
在本文中,我解释了基本回归,并介绍了主成分分析 (PCA) 使用回归来预测城市中观察到的犯罪率。
如果你正在进行统计分析:想要加一些先验信息,最终你想要的是预测。
像任何统计建模一样,贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型,然后开发该模型,使其符合你的数据假设并运行。
Boosting 是一类集成机器学习算法,涉及结合许多弱学习器的预测。
本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM(广义线性模型)。
什么是PCR?(PCR = PCA + MLR)
贝叶斯模型提供了变量选择技术,确保变量选择的可靠性。
铁和泛酸的极好来源,是澳大利亚、美国和东亚的营养食品资源和农业。100 克鲍鱼可提供超过 20% 的每日推荐摄入量。鲍鱼的经济价值与其年龄呈正相关。因此,准确检测鲍鱼的年龄对于养殖者和消费者确定其价格非常重要。
此示例说明如何使用逻辑回归模型进行贝叶斯推断。
此示例基于电视节目的在线收视率。我们将从抓取数据开始。
两阶段最小二乘法(2SLS)回归拟合的线性模型是一种常用的工具变量估计方法。
Logistic回归,也称为Logit模型,用于对二元结果变量进行建模。
我们可以很容易地用Keras序列模型拟合回归数据并预测测试数据。
在本文中,我想向你展示如何使用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样。
本文回答了关于逻辑回归的问题:它与线性回归有什么不同,如何在R中用glm()函数拟合和评估这些模型等等?
某制药公司每年要花费大量的资金在电费上,由于电力公司的业务改革,该药企可以在一年或月开始时向电力公司预购一定数量的电力,如果实际消耗大于该值,则每多消耗一度电要付比以前更多的电费,如果实际上没有消耗这么多,也不会退还多余的电费,因此该公司打算预测未来的电力消耗以节省资金消耗。
在本文中,我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。
在许多网站上都可以找到一个流行的德国信贷数据集_german_credit_,其中包含了银行贷款申请人的信息。
在这篇文章中,我将展示如何使用R语言来进行支持向量回归SVR。
本文将谈论Stan以及如何在R中使用rstan创建Stan模型。
回归数据可以用Keras深度学习API轻松拟合。
标准化发病率(SIR)或死亡率(SMR)是观察病例和期望病例的比率。
在频率学派中,观察样本是随机的,而参数是固定的、未知的数量。
回归算法最小角回归(LARS)通过高维数据的线性组合提供变量。
本文与以下两个问题有关。你应该如何在回归中添加虚拟变量?你应该如何解释结果?
对于不熟悉的人来说,围绕混合模型的术语,特别是跨学科的术语,可能有点令人困惑。你可能遇到的关于这些类型的模型的一些术语包括。
多项式回归是独立x变量和因果y变量之间的非线性关系。
逻辑回归是一种拟合回归曲线的方法,y=f(x),当y是一个分类变量时。
使用glmnet软件包中的相关函数对岭回归和lasso套索回归进行分析。
当需要为数据选择最合适的预测模型或方法时,预测者通常将可用的样本分成两部分:内样本(又称 “训练集”)和保留样本(或外样本,或 “测试集”)。
最近我们被客户要求撰写关于GLM模型的研究报告。具体来说,本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用,以及模型评估的方法。
然而,诸如性别、季节、地点等变量则不能用数字来衡量。相反,我们使用虚拟变量来衡量它们。
Lease Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO)在给定的模型上执行正则化和变量选择。
贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注,本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数(RQ)中的变量选择,带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯。
这篇文章描述了一种对涉及季节性和趋势成分的时间序列的中点进行建模的方法。
本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说,我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型,并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究?
对于线性关系,我们可以进行简单的线性回归。对于其他关系,我们可以尝试拟合一条曲线。
通常,bagging 与树有关,用于生成森林。但实际上,任何类型的模型都有可能使用bagging 。
多项式回归是独立x变量和因果y变量之间的非线性关系。
本文的目的是完成一个逻辑回归分析。使你对分析步骤和思维过程有一个基本概念。
Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法,也就是一种集成分类方法(Ensemble Method)。
目前,回归诊断不仅用于一般线性模型的诊断,还被逐步推广应用于广义线性模型领域(如用于logistic回归模型)。
最近我们被客户要求撰写关于PLS的研究报告。本文建立偏最小二乘法(PLS)回归(PLSR)模型,以及预测性能评估。
本文考虑一下基于核方法进行分类预测。注意,在这里,我们不使用标准逻辑回归,它是参数模型。
这个例子展示了如何使用分位数随机林来检测异常值。
本文将介绍如何在R中做贝叶斯回归分析,R中有不少包可以用来做贝叶斯回归分析,比如最早的(同时也是参考文献和例子最多的)R2WinBUGS包。
多元统计分析中,交互作用是指某因素作用随其他因素水平的不同而不同,两因素同时存在是的作用不等于两因素单独作用之和(相加交互作用)或之积(相乘交互作用)。
在劳动经济学领域,收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解。
我们知道参数的置信区间的计算,这些都服从一定的分布(t分布、正态分布),因此在标准误前乘以相应的t分值或Z分值。
正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径。
分段回归( piecewise regression ),顾名思义,回归式是“分段”拟合的。
房价有关的数据可能反映了中国近年来的变化:
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当线性假设无法满足时,可以考虑使用其他方法。
假设我们期望因变量由潜在协变量子集的线性组合确定。
资本资产定价模型(CAPM) 是用于确定是否在一个特定资产的投资是值得的。
MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。
包含更多的预测变量不是免费的:在系数估算的更多可变性,更难的解释以及可能包含高度依赖的预测变量方面要付出代价。
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