R语言实现多线性回归模型预测时间序列数据 MLR models in R

<!-- #此文主要针对统计基础比较薄弱（比如博主）利用多个模型言针对时间序列数据做预测用之MLR/多线性回归模型； -->
<!--定义：人话就是给定一组数据集data={(x1,y1),(x2,y2)....(xn,yn)} 从data中得到一个线性模型来反映 x和y 的关系，f(x)=W1X1+W2x2+w3x3+b->f(x)=Wt*x+b :w=不同的参数 -->
通常测量误差用欧式误差距离/最小二乘法： （f(x)-y）^2 ---y是ground truth 也就是实际值，f（x）为cross validation 预测值
今天不想写了，明天写.....

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时间： 2024-11-20 08:43:26

R语言实现多线性回归模型预测时间序列数据 MLR models in R的相关文章

R语言解读多元线性回归模型

转载:http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言 本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型.在许多生活和工作的实际问题中,影响因变量的因素可能不止一个,比如对于知识水平越高的人,收入水平也越高,这样的一个结论.这其中可能包括了因为更好的家庭条件,所以有了更好的教育:因为在一线城市发展,所以有了更好的工作机会:所处的行业赶上了大的经济上行周期等.要想解读这些规律,是复杂的.多维度的,多元回归分析方法更适合解读生活的规律. 由于本文为非统计的专业

R语言解读一元线性回归模型

前言 在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小:人的身高和体重,普遍来看越高的人体重也越重.还有一些可能存在相关性的事件,比如知识水平越高的人,收入水平越高:市场化的国家经济越好,则货币越强势,反而全球经济危机,黄金等避险资产越走强. 如果我们要研究这些事件,找到不同变量之间的关系,我们就会用到回归分析.一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,是两个变量之间的线性相关关系.让我们一起发现生活中的规律吧. 由于本文为非统计的专业文章,所

R 学习笔记《六》 R语言初学者指南--访问变量、处理数据子集

注意:关闭R之前务必保存工作空间,保证学习的连续性.这样以前数据的控制台命令执行的效果以及相关变量仍然保存在内存中. 1 访问数据框变量 建议:在read.table命令执行names查看要处理的变量 names(Squid) [1] "Sample" "Year" "Month" "Location" "Sex" "GSI" 1.1 str函数 str函数可以查看数据框中每个变量的属性

R语言学习笔记（二十一五）：如何如何提升R语言运算的性能以及速度

在R中获得快速运行代码的方法 使用向量化运算 R语言的并行计算可以用parallel和foreach包 加快R运行速度还可以使用cmpfun()函数即字节码编译器 再者就是在R中调用C或C++ 同时还可以利用Rprof()来寻找代码的瓶颈 利用分块或者R包来管理内存 原文地址:https://www.cnblogs.com/xihehe/p/8318919.html

R语言：多元线性回归和模型检验

利用swiss数据集进行多元线性回归研究 # 先查看各变量间的散点图 pairs(swiss, panel = panel.smooth, main = "swiss data", col = 3 + (swiss$Catholic > 50)) # 利用全部变量建立多元线性回归 a=lm(Fertility ~ . , data = swiss) summary(a) ## ## Call: ## lm(formula = Fertility ~ ., data = swiss

R语言做一元线性回归

只有两个变量,做相关性分析,先来个一元线性回归吧 因为未处理的x,y相关性不显著,于是用了ln(1+x)函数做了个处理(发现大家喜欢用ln,log,lg,指数函数做处理),处理完以后貌似就显著了..虽然R方也比较小 model <- lm(y1~1+x1) summary(model) plot(x1,y1,main=" ",xlab="ln(H+1)",ylab="ln(G+1)",cex.main=1) abline(model,col

R语言：利用相关性分析对复杂数据进行数据探索

cor(1:5,1:5) ## [1] 1 cor(1:5,5:1) ## [1] -1 cor(1:5,c(1,2,3,4,4)) ## [1] 0.9701 cor(1:5,c(1,2,3,1,4)) ## [1] 0.6063 library(RCurl) ## Loading required package: bitops urlfile<-"http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.

R语言randomForest包实现随机森林——iris数据集和kyphosis数据集

library(randomForest)model.forest<-randomForest(Species~.,data=iris)pre.forest<-predict(model.forest,iris)table(pre.forest,iris$Species) library(rpart)library(randomForest)model.forest<-randomForest(Kyphosis~.,data=kyphosis)pre.forest<-predict

R语言学习笔记001——读取csv格式数据

读取csv格式数据 数据来源是西南财经大学 司亚卿 老师的课程作业 方法一:read.csv()函数 1 file.choose() 2 read.csv("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\Astocks.csv", 3 head=T,sep=',',nrows = 5,stringsAsFactors = FALSE) 结果 file.choose():读入该文件,这样我们知道该文件的具体路径. file参数:        路径和文件名,win