R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据
相关推荐
-
R函数fitt()和predict()之间有区别吗?
功能之间有区别吗 fitted() 和 predict()?我注意到lme4中的混合模型可以与 fitted() 但不是 predict(). 就在这里.如果存在一个将线性预测变量与响应的期望值相关联 ...
-
R数据分析:二分类因变量的混合效应,多水平logistics模型介绍
今天给大家写广义混合效应模型Generalised Linear Random Intercept Model的第一部分 ,混合效应logistics回归模型,这个和线性混合效应模型一样也有好几个叫法 ...
-
数据挖掘:基于R语言的实战 | 第6章:线性模型与广义线性模型
第6章给大家介绍实际场景中最常用的两种统计模型,线性模型和广义线性模型.本章首先在6.1节中介绍线性模型,然后在6.2节中介绍广义线性模型,在6.3节再介绍线性模型和广义线性模型中的变量选择.本章最后 ...
-
线性回归中的L1与L2正则化
在这篇文章中,我将介绍一个与回归相关的常见技术面试问题,我自己也经常会提到这个问题: 描述回归建模中的L1和L2正则化方法. 在处理复杂数据时,我们往往会创建复杂的模型.太复杂并不总是好的.过于复杂的 ...
-
【视频】R语言广义相加模型(GAM)在电力负荷预测中的应用
原文链接:http://tecdat.cn/?p=9024 视频:R语言广义相加模型(GAM)在电力负荷预测中的应用 1导言 这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择.为此,我们首先需要 ...
-
R语言里的非线性模型:多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析
原文链接:http://tecdat.cn/?p=9706 总览 在这里,我们放宽了流行的线性方法的假设.有时线性假设只是一个很差的近似值.有许多方法可以解决此问题,其中一些方法可以通过使用正则化方法 ...
-
R语言广义相加(加性)模型(GAMs)与光滑函数可视化
原文链接:http://tecdat.cn/?p=23509 我们在研究工作中使用广义加性模型(GAMs).mgcv软件包是一套优秀的软件,可以为非常大的数据集指定.拟合和可视化GAMs. 这篇文章介 ...
-
R语言向量误差修正模型 (VECMs)分析长期利率和通胀率影响关系
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22215 向量自回归模型估计的先决条件之一是被分析的时间序列是平稳的.但是,经济理论认为,经济变量之间在水平上存在着均衡关系,可以使这些变量差分而平 ...
-
R语言用LASSO,adaptive LASSO预测通货膨胀时间序列
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22273 动机 如果你了解数据科学领域,你可能听说过LASSO.LASSO是一个对目标函数中的参数大小进行惩罚的模型,试图将不相关的变量从模型中排除 ...
-
R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图
原文链接: http://tecdat.cn/?p=23697 我们使用R库mgcv,用广义加性模型(GAMs)对环境数据进行建模.mgcv是一个伟大的库,具有丰富的功能,但我们经常发现,默认的诊断 ...
-
R语言用标准最小二乘OLS,广义相加模型GAM ,样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类
原文链接:http://tecdat.cn/?p=21379 本文我们对逻辑回归和样条曲线进行介绍. logistic回归基于以下假设:给定协变量x,Y具有伯努利分布, 目的是估计参数β. 回想一下, ...
-
R语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归
原文链接:http://tecdat.cn/?p=20882 1导言 这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择.为此,我们首先需要看一下线性回归,看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择 ...
-
在r语言中使用GAM(广义相加模型)进行电力负荷时间序列分析
原文链接:http://tecdat.cn/?p=9024 用GAM进行建模时间序列 我已经准备了一个文件,其中包含四个用电时间序列来进行分析.数据操作将由data.table程序包完成. 将提及的智 ...
