PLOT提供了在检查分析中需要的假设时有用的各种图。 可以多次指定PLOT子命令。 将生成每个PLOT子命令中请求的所有图。 在PLOT子命令中使用以下关键字来请求图: 电子表格级别 分布-水平图。 观察到的单元格平均值与标准差以及方差的图。 残差 由标准化残差图预测。 为每个因变量生成一个图。 在单变量分析中,为单...
现在我们在matlab里用plot函数用散点图的形式把它画出来。 然后我们再用polyfit函数(最小二乘法)求出线性回归的截距和斜率,which is 0和1。也就是说最拟合这组数据的直线是y=x。我们再用一个plot函数画到图1得到如下图2 图2 此时我们要引入一个方差的概念。方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的...
POSTHOC子命令: 当模型中有多个因子时,T2,T3,GH和C关键字无效。 PLOT子命令: 新的WITH关键字允许您修正概要文件图的协变量值。
> plot(x, reid(it2.it)) 图3:仅带有 x 的拟合模型的残差图。 plt(fitdft2lit reid(fi2lot)) 所以我们将 x2 添加到模型中。 > summary(ft2qlt) > 1-pchisq(5.1, 5) 偏差从 13.633 减少到 5.107,不显着(P 值=0.403>0.05)。 因此,我们不能通过偏差的证据来拒绝这个模型。 plot(fitted(fit2log...
plot(leaps, scale = "adjr2")通过全子集回归分析，我们获得了一批模型及其对应的调整R2（如上图）。这个图的左侧纵坐标为调整R2，横坐标为截距和各个自变量，存在颜色表示包含该自变量，空白表示不包含该自变量。我们发现当模型仅有一个变量Torigin时（最下方），GLM模型的调整R2为0.26，而当模型包含Torigin、pH...
> plotx, itte(fi1log,typ" > pot(,y 图1:逻辑回归的小鼠数据和拟合值。 b)我们拟合一个带有概率链接的模型。 > summary() 1. 配套模型: 同样,这两个参数都很重要(P 值<0.01) > anova 1. > 1 - pchisq(35.89-17.49 25-24) 1. > lines(x, fitte ...
> plotx, itte(fi1log,typ" > pot(,y 图1:逻辑回归的小鼠数据和拟合值。b)我们拟合一个带有概率链接的模型。 配套模型: 同样,这两个参数都很重要(P 值<0.01) 添加x 时偏差的变化是显着的(P 值 = )。模型不能通过删除 x 来简化。 图2:小鼠数据和拟合值(虚线:概率链接)。使用 probit 链接的模型略...
> plotx, itte(fi1log,typ" > pot(,y 图1:逻辑回归的小鼠数据和拟合值。 b)我们拟合一个带有概率链接的模型。 > summary() 配套模型: 同样,这两个参数都很重要(P 值<0.01) > anova > 1 - pchisq(35.89-17.49 25-24) > lines(x, fitte ...
plot(pre-numberFaults) 计算R-squre值,查看模型拟合情况 Rsquare=ssr/sst 从逻辑回归结果来看,模型中部分自变量对因变量的影响较为明显,达到了0.01的显著性水平,具有一定的理论意义。然而从AIC的值来看,达到了4024.881,数值较大,说明模型的拟合度较差,有进一步改进的空间。一般认为计算条件数kappa(X),k<100,说明共...
acfplot(line) 统计摘要 运行MCMC的工具(在R内部) 逻辑Logistic回归:婴儿出生体重低 logitmcmc(low~age+as.factor(race)+smoke ) plot(mcmc) MCMC与GLM逻辑回归的比较 MCMC与GLM逻辑回归的比较 对于这个应用,没有很好的理由使用贝叶斯建模,除非--你是 "贝叶斯主义者"。 你有关于回归系数的真正先验信息(这基本上...