R语言是否对二分连续变量执行逻辑回归

相关推荐

• 基于正则化的回归：岭回归和套索回归

  在多元线性回归中,多个变量之间可能存在多重共线性,所谓多重,就是一个变量与多个变量之间都存在线性相关.首先来看下多重共线性对回归模型的影响,假设一下回归模型 y = 2 * x1 + 3 * x2 + ...

• 双重差分法（DID）安慰剂检验的做法：随机抽取500次?

  "安慰剂"(placebo)一词来自医学上的随机实验,比如要检验某种新药的疗效.此时,可将参加实验的人群随机分为两组,其中一组为实验组,服用真药:而另一组为控制组,服用安慰剂(比如 ...

• 【交互作用】01. 加法交互 & 乘法交互 [R包 epiR]

  【交互作用】01. 加法交互 & 乘法交互 [R包 epiR]

• “电动车”还是“自行车”？| 关于DID平行趋势检验绘图的相关操作（2.0版本）

  DID是近年来的"学术明星",常用于政策评估领域.DID有一个重要的前提假设--平行趋势假定,规范地对平行趋势假定进行检验是一篇DID论文中至关重要的部分,很多人都不重视这一检验, ...

• 0.0005：估计系数太小怎么办？

  0.0005：估计系数太小怎么办？

• 预测模型 | 4. Nomogram（列线图）的构建、美化及其风险分数的计算原理

  目  录 一.Nomogram构建前的准备 二.Nomogram代码详解 三.Nomogram美化 四.Nomogram风险分数的计算原理 五.代码.练习数据 一.构建Nomogram前的准备 1. ...

• R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=22262 在讨论分类时,我们经常分析二维数据(一个自变量,一个因变量).但在实际生活中,有更多的观察值,更多的解释变量.随着两个以上的解释变量,它开 ...

• R语言使用Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=6761 在逻辑回归中,我们将二元因变量Y_i回归到协变量X_i上.下面的代码使用Metropolis采样来探索 beta_1和beta_2 的后验Y ...

• R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=21602 正则化(regularization) 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.该算法 ...

• R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=23236 什么是频率学派? 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. 概率被解释为一个随机过程的许多观测的预期频率. 有一种想法 ...

• R语言中使用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=20828 本文使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归,GLM和Cox回归模型的正则化,特别是_最小_最_大凹_度_惩罚_函数_(MCP)_和光滑切片绝 ...

• R语言如何和何时使用glmnet岭回归

  原文:http://tecdat.cn/?p=4103 本文向您展示如何在R中使用glmnet包进行岭回归(使用L2正则化的线性回归),并使用模拟来演示其相对于普通最小二乘回归的优势. 岭回归 当回归 ...

• R语言混合线性模型、多层次模型、回归模型分析学生平均成绩GPA和可视化

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=23159 混合模型在统计学领域已经存在了很长时间.例如,标准的方差分析方法可以被看作是混合模型的特殊情况.最近,混合模型有多种应用和扩展,使其能够涵 ...

• R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=23250 回归数据可以用Keras深度学习API轻松拟合.在本教程中,我们将简要地学习如何通过使用R中的Keras神经网络模型来拟合和预测回归数据. ...

• R语言统计系列第12篇-泊松回归

  [科研绘图点我][付费精品合集][SEER点我] 今天是各类统计方法R语言实现的第12期,我们主要介绍泊松回归. 泊松回归 计数型,如某地区某年发生肿瘤患者的人数等,常用泊松回归,假设因变量Y服从泊松 ...