怎样用r语言中做岭回归的程序包
(1)plot(lm.ridge(GDP~Consume+Investment+IO+Population+Jobless+Goods,data=dat,lambda=seq(0,0.3,0.001))) # 和线性回归类似,这个plot可以画出岭迹图,lambda=seq(0,0.3,0.001)设置范围和间隔,可以观察岭迹图,人工选择,但是这样主观性较强。
(2)select(lm.ridge(GDP~Consume+Investment+IO+Population+Jobless+Goods,data=dat,lambda=seq(0,0.3,0.001))) #利用select 函数找出最优岭参数lambda,会有三个值,任选一个即可。
lm.ridge(GDP~Consume+Investment+IO+Population+Jobless+Goods,data=dat,lambda=0.09) #通过(1)或(2)把选取的lmbda 参数写到岭回归函数中去,在这里lambda=0.09。
回归分析的结果怎么看?
展开全部 首先来说明各个符号,B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单位不同而造成的误差。
T值就是对回归系数的t检验的结果,绝对值越大,sig就越小,sig代表t检验的显著性,在统计学上,sig<0.05一般被认为是系数检验显著,显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0,表明自变量可以有效预测因变量的变异,做出这个结论你有5%的可能会犯错误,即有95%的把握结论正确。
回归的检验首先看anova那个表,也就是F检验,那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验,如果sig<0.05,说明至少有一个自变量能够有效预测因变量,这个在写数据分析结果时一般可以不报告然后看系数表,看标准化的回归系数是否显著,每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验最后看模型汇总那个表,R方叫做决定系数,他是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例,代表回归方程对因变量的解释程度,报告的时候报告调整后的R方,这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正(因为即使没什么用的自变量,只要多增几个,R方也会变大,调整后的R方是对较多自变量的惩罚),R可以不用管,标准化的情况下R也是自变量和因变量的相关...
eviews的回归结果要怎么看?coefficient, R 平方值,调整后的R平方值...
展开全部 那个最佳答案说的跟这个问题没有关系。
我在学习r语言的线性回归的时候遇到了这个问题。
这个图是用来判断你对回归模型的线性假设是否成立的。
看法如下:按照书上所说就是:“若图形存在非线性,则说明你可能对预测变量的函数形式建模不够充分,那么就需要添加一些曲线成分,比如多项式项,或对一个或多个变量进行变换(如用log(X)代替X),或用其他回归变体形式而不是线性回归。
”按照别人的说法就是:看图中的两条线,红色虚线和绿色实线是否接近。
接近了就说明模型是线性的(这是在RStudio中做出的成分残差图)。
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请问用r软件做的多元线性回归分析,进行回归诊断时得到如下的残差...
各位大神,谁能给提点一下怎么在R语言中实现缺失值的处理,不是简单地删除,而是用其他的方法进行填补,数据集为一excel数据,大约1000条数据的样子。
求问啊,再网上找了下,把网上的方法粘在这里吧,不过貌似不太对,用不了。
求问各路大仙还有没有其他的方法?谢谢啦,急用!网上方法如下:三、处理缺失数据删除缺失数据样本,其前提是缺失数据的比例较少,而且缺失数据是随机出现的,这样删除缺失数据后对分析结果影响不大。
用变量均值或中位数来代替缺失值,其优点在于不会减少样本信息,处理简单。
但是缺点在于当缺失数据不是随机出现时会产成偏误。
多重插补法(Multiple imputation):多重插补是通过变量间关系来预测缺失数据,利用蒙特卡罗方法生成多个完整数据集,再对这些数据集分别进行分析,最后对这些分析结果进行汇总处理。
在R语言中实现方法是使用mice包中的mice函数,生成多个完整数据集存在imp中,再对imp进行线性回归,最后用pool函数对回归结果进行汇总。
汇总结果的前面部分和普通回归结果相似,nmis表示了变量中的缺失数据个数,fmi表示fraction of missing information,即由缺失数据贡献的变异。
----------------------library(mice)imp=mice(sleep,seed=1234)fit=with(imp,lm(Dream~Span+Gest))pooled=pool(fit)summary(pooled)
EXCEL多元回归结果,怎么判断t统计量的显著性?
展开全部 EXCEL给出的结果已经十分充分,不再需要查任何表格。
你只需要看P-value列的结果就可以了,若P-value<0.05就表明其相应的t stat在5%的显著水平下具有显著性,也就是其相应的自变量在5%的显著水平下具有显著性。
根据你的结果,第一个(P=4.25E-05,也就是P=0.0000425)、第三个(P=0.00237)和最后一个自变量(P=0.007887)具有显著性,截距项也具有显著性(P=0.007888),其余自变量没有显著性。
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