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R语言构建回归模型并进行模型诊断（正态性不满足时）、进行变量变换（Transforming variables）、使用car包中的powerTransform函数对目标变量进行Box-Cox变换（Box–Cox transformation to normality）
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r语言构建回归模型并进行模型诊断diagnostics（正态性线性独立性方差齐性）如果模型构建的初始假设不满足常使用的补救措施（correctivemeasures）
R语言构建回归模型并进行模型诊断diagnostics（正态性、线性、独立性、方差齐性）、如果模型构建的初始假设不满足、常使用的补救措施（Corrective measures）目录 查看详情
r语言构建多元线性回归模型
R语言构建多元线性回归模型对比一元线性回归，多元线性回归是用来确定2个或2个以上变量间关系的统计分析方法。多元线性回归的基本的分析方法与一元线性回归方法是类似的，我们首先需要对选取多元数据集并定义数学模型... 查看详情
r语言普通最小二乘(ols)回归说明以及构建普通最小二乘(ols)回归需要满足的四个假设（normality（正态性）independence（独立性）linearity（线性度）方差齐性）
R语言普通最小二乘(OLS)回归说明、以及构建普通最小二乘(OLS)回归需要满足的四个假设（Normality（正态性）、Independence（独立性）、Linearity（线性度）、方差齐性）目录 查看详情
r语言使用xgboost构建回归模型：vtreat包为xgboost回归模型进行数据预处理（缺失值填充缺失值标识离散变量独热onehot编码）构建出生体重的xgboost模型回归模型
R语言使用xgboost构建回归模型：vtreat包为xgboost回归模型进行数据预处理（缺失值填充、缺失值标识、离散变量独热onehot编码）、构建出生体重的xgboost模型回归模型目录 查看详情
r语言使用mass包的stepaic函数构建逐步回归模型stepwiseregression进行回归分析模型的最佳预测变量组合筛选向后逐步选择backwardstepwiseselection
R语言使用MASS包的stepAIC函数构建逐步回归模型（StepwiseRegression）进行回归分析模型的最佳预测变量组合筛选、使用向后逐步选择（Backwardstepwiseselection）进行特征筛选目录 查看详情
r语言box-cox变换实战（box-coxtransformation）：将非正态分布数据转换为正态分布数据计算最佳λ变换后构建模型
R语言Box-Cox变换实战（Box-CoxTransformation）：将非正态分布数据转换为正态分布数据、计算最佳λ、变换后构建模型目录 查看详情
多项式回归的正态性检验
】多项式回归的正态性检验【英文标题】：Normalitytestforpolynomialregression【发布时间】：2017-10-2921:36:04【问题描述】：在R中，我对下面的数据库使用多项式回归。它表明R2良好，系数和模型的显着性水平均小于0.05。但是当使用shapi... 查看详情
r语言之正态性检验
数据的正态性是很多统计方法的基础，因此正态性检验也是必不可少的，下面介绍使用R进行正态性检验的几种方法1.Shaprio-Wilk检验用于比较样本数据与正态分布是否存在显著不同，使用Shapiro.test()函数实现，格式为Shapiro.test(data)... 查看详情
r语言glm拟合logistic回归模型实战：基于glm构建逻辑回归模型及模型系数统计显著性分析每个预测因子对响应变量的贡献
R语言glm拟合logistic回归模型实战：基于glm构建逻辑回归模型及模型系数统计显著性分析、每个预测因子对响应变量的贡献目录 查看详情
r语言评估回归模型预测因素（变量特征）的相对重要性（relativeimportance）将回归模型的预测变量标准化（scale）之后构建模型获得标准化回归系数来评估预测变量的相对重要性
R语言评估回归模型预测因素（变量、特征）的相对重要性（Relativeimportance）、将回归模型的预测变量标准化（scale）之后构建模型获得标准化回归系数来评估预测变量的相对重要性目录 查看详情
r多变量正态性检验（multivariatenormalitytests）
R多变量正态性检验（MultivariateNormalityTests）目录R多变量正态性检验（MultivariateNormalityTests）Mardia’s检验能量energy检验 查看详情
r语言gvlma包中的gvlma函数从全局的角度（包含全局峰度偏度方差齐性）来查看回归模型的基础假（独立性线性方差齐性正态性）是否满足假设被违反（p＜0.05)使用car包分项测试
r语言广义线性模型函数glmglm函数构建逻辑回归模型（logisticregression）构建仿真数据集控制所有其它预测变量进而评估单个预测因子对结果概率的影响
R语言广义线性模型函数GLM、glm函数构建逻辑回归模型（Logisticregression）、构建仿真数据集、控制所有其它预测变量、进而评估单个预测因子对结果概率的影响（Assessingtheimpactofpredictorsontheprobabilityofanoutcome）目录 查看详情
【r语言入门与数据分析-5】数据分析实战
参考技术A老师的吐槽大会，乐死我了。hhhregression，通常指用一个或者多个预测变量，也称自变量或者解释变量，来预测响应变量，也称为因变量、效标变量或者结果变量的方法存在多个变量AIC考虑模型统计拟合度、用来拟合的... 查看详情
r语言kolmogorov-smirnov假设检验（正态性检验）：检验数据的正态性
R语言Kolmogorov-Smirnov假设检验（正态性检验）：检验数据的正态性目录R语言Kolmogorov-Smirnov假设检验（正态性检验）：检验数据的正态性 查看详情
r语言实战广义线性模型
本文对应《R语言实战》第13章：广义线性模型广义线性模型扩展了线性模型的框架，包含了非正态因变量的分析。两种流行模型：Logistic回归（因变量为类别型）和泊松回归（因变量为计数型） glm()函数的参数分布族默认的... 查看详情
box-cox转换
box-cox 由于线性回归是基于正态分布的前提假设，所以对其进行统计分析时，需经过数据的转换，使得数据符合正态分布。 Box和Cox在1964年提出的Box-Cox变换可使线性回归模型满足线性性、独... 查看详情
r使用lm构建单变量线性回归模型
R使用lm构建单变量线性回归模型回归分析是一种应用非常广泛的统计工具，用来建立两个变量之间的关系模型（单变量回归分析）。其中一个变量被称为预测变量（predictorvariable），它的值是通过实验收集的。另一个变量称为响... 查看详情