# 回归分析 coef_list <- list() for (i in seq_along(data1)) { coef_list[[i]] <- coef(lm(data1[,i] ~ data2[,i])) } # 平均回归系数 mean_coef <- colMeans(do.call(rbind, coef_list))

时间: 2023-07-15 21:11:36 浏览: 69
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Matlab实现基于SVM-RFE支持向量机递归特征消除的回归数据特征选择算法（Matlab完整程序和数据）

star5星 · 资源好评率100%
这段代码是进行回归分析并计算平均回归系数的。具体来说，它首先创建了一个空列表 coef_list，然后使用 for 循环遍历 data1 中的每一列。对于每一列，它使用 lm 函数进行回归分析，并将回归系数保存到 coef_list 中。最后，它使用 colMeans 函数计算 coef_list 中所有回归系数的平均值，得到平均回归系数 mean_coef。其中，data1 和 data2 是需要进行回归分析的数据集。
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for (i in 1:ncol(independent_data)) { # 提取当前自变量的数据 cur_independent_data <- independent_data[, i] # 提取控制变量的数据 cur_control_var1 <- control_var1[, i] cur_control_var2 <- control_var2[, i] cur_control_var3 <- control_var3[, i] # 拼接数据 cur_data <- data.frame( dependent = dependent_data, independent = cur_independent_data, control_var1 = cur_control_var1, control_var2 = cur_control_var2, control_var3 = cur_control_var3 ) # 做回归分析 cur_model <- lm(dependent ~ ., data = cur_data) coef_list[[i]] <- coef(cur_model) # 做相关性检验 cor_list[[i]] <- cor.test(cur_data$dependent, cur_independent_data) }

这段代码是一个循环，会针对每一个自变量进行回归分析和相关性检验。具体步骤如下： 1. 对于每一列自变量数据，提取该列数据并存储在 cur_independent_data 中。 2. 对于每一个控制变量，提取该变量在当前列下的...

# 做回归分析 cur_model <- lm(dependent ~ ., data = cur_data) coef_list[[i]] <- coef(cur_model) print( coef_list[[i]] ) # 做相关性检验 cor_list[[i]] <- cor.test(cur_data$dependent, cur_independent_data) print(cor_list[[i]])

然后，将回归系数存储在coef_list列表中，并输出回归系数。 接着，使用cor.test函数进行相关性检验，其中cur_data$dependent表示因变量，cur_independent_data表示自变量，将相关性检验的结果存储在cor_list列表中...

results <- c() resultst <-c() for (i in 1:1000) { n<-sample(resid, 485, replace = TRUE, prob =NULL) #基金虚拟收益序列 attach(src) r<- 0.9844538*mkt+0.01333323*smb+-0.4016015*hml+-0.3710315*rmw+-0.1699253*cma+n summary(r) #对新生成的r进行回归 lm.test11<-lm(r~mkt+smb+hml+rmw+cma,data=src) summary(lm.test11) # 提取截距项 model <- lm(lm.test11) coefficients <- coef(model) intercept <- coefficients[1] a <- intercept # 提取截距项的系数和标准误差 intercept_coef <- coef(model)[1] intercept_stderr <- sqrt(diag(vcov(model)))[1] #保存t值在ta中 t_value <- intercept_coef / intercept_stderr ta <- t_value #赋值给results results<-c(a) resultst<-c(ta) }

在每次循环中，你从 resid 中随机抽取485个样本，然后使用这些样本和其他变量进行回归分析。 在每次循环中，你计算了回归模型的摘要统计信息，并提取了截距项的系数和标准误差。然后，你计算了截距项系数的t值，...

prob.fit <- glm.fit(x,y,family = binomial(link = "probit"))$coefficients # probit建模 logit.fit <- glm.fit(x,y,family = binomial(link = "logit"))$coefficients # logit建模 linear.fit <- glm.fit(x,y,family = gaussian(link = "identity"))$coefficients # 线性回归建模 coef.mat <- cbind(prob.fit,logit.fit,linear.fit) #改为python

coef_mat = np.column_stack((prob_fit, logit_fit, linear_fit)) 其中，add_constant()函数用于在原始的特征矩阵x中添加一列常数项，以便拟合截距。sm.families.Binomial()表示使用二项分布作为响应变量的...

library(xlsx) setwd("D:/R") # 读取数据 data1 <- read.xlsx("试验.xlsx",sheetName = "man") data2 <- read.xlsx("试验.xlsx",sheetName = "weman") data3 <- read.xlsx("试验.xlsx",sheetName = "all") B <- data1$男孩 F <- data3$父亲 G <- data2$女孩 M <- data3$母亲 # t检验 t1=(mean(B)-mean(F))/(sd(B)/sqrt(length(B))) t1 p1 <- pt(t1,length(B)-1) p1 if (p1>0.05){ print("男生高于父亲") } else{ print("男生不高于父亲") } #检验结果为t=-5.123508，显著性P值=1.488898e-06>0.05，接受原假设，认为男生不高于父亲 t2=(mean(G)-mean(M))/(sd(G)/sqrt(length(G))) t2 p2 <- pt(t2,length(G)-1) p2 if (p2>0.05){ print("女生高于母亲") } else{ print("女生不高于母亲") } #检验结果为t=3.994843，显著性P值=0.9999377>0.05，接受原假设，认为女生高于母亲 # 计算结果 results <- list() # 中亲 - 子女 x <- data3$学生 y <- data3$中亲 lm.model <- lm(x ~ y, data = data3) model_summary <- summary(lm.model) model_coeffs <- coef(lm.model) standard_error <- model_summary$sigma CI <- confint(lm.model) cor_coef <- cor(x, y) p_value <- model_summary$coefficients[2,4] results[["中亲-子女"]] <- data.frame(coefficients = model_coeffs, std_error = standard_error, conf_int = CI, cor_coef = cor_coef, p_value = p_value)结果分析

这是一段 R 代码，用于进行 t 检验和线性回归分析。代码中分别读取了三个 Excel 表格的数据，并对其中的数据进行了处理和分析，包括了男孩身高与父亲身高的 t 检验以及女孩身高与母亲身高的 t 检验，以及中亲身高与...

# identify significant SNPs coef <- coef(fit) nz_idx <- which(coef != 0) nz_snps <- nz_idx - 1 # visualize results par(mar = c(5, 4, 4, 8) + 0.1) plot(coef, xvar = "lambda", label = TRUE, main = "Marginal Model") abline(v = lam, lty = 2) significant_snps <- which(abs(coef) > 0.1) points(z, col = "red", pch = 19, cex = 1.2)

1. 使用 coef() 函数获取 Lasso 回归的系数向量 coef。 2. 使用 which() 函数找到非零系数对应的 SNP 索引，存储在向量 nz_idx 中。 3. 由于 SNP 索引是从 0 开始的，需要将 nz_idx 中的值减去 1，得到...

frailty <- rgamma(2139,1,1) data$new_col <- frailty cox_model <- coxph(Surv(days, cens) ~ arms + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender+frailty, data = data) HR <- exp(coef(cox_model)["arms"]) cox_snell_residuals <- residuals(cox_model, type = "deviance")阐述这段代码

这段代码的作用是构建一个基于Cox比例风险模型的生存分析，并计算生存分析中的相应统计量。 首先，使用R中的rgamma函数生成一个2139个元素的Gamma分布的随机向量，其中参数1和1分别指定了Gamma分布的形状和尺度参数...

运行这行代码时出错了 怎么办 clust_coef_dist <- degree_distribution(g, as="graph", weights=clust_coef, cumulative=FALSE)

1. 检查输入参数是否正确，确保图g是一个合法的图对象，并且clust_coef是正确计算出来的簇系数。 2. 如果出现“object not found”或“undefined variable”等错误，可能是因为变量未定义或者未加载所需的包。请...

请参考以下代码：library(caret) library(klaR) data(iris) splt=0.80 trainIndex <- createDataPartition(iris$Species,p=split,list=FALSE) data_train <- iris[ trainIndex,] data_test <- iris[-trainIndex,] model <- NaiveBayes(Species~.,data=data_train) x_test <- data_test[,1:4] y_test <- data_test[,5] predictions <- predict(model,x_test) confusionMatrix(predictions$class,y_test)。按照以下要求根据参考代码，写出完整的R语言代码：要求： （1）50*30，30个变量 （2）原始模型为线性 （3）给出三组不同的原始模型系数 （4）计算出CV值 （5）画出CV error图和Prediction error图 （6）基于一倍标准差准则给出参数值上限

param_max <- coef1 + 1*sd(coef1) 说明：上面的代码中，我们使用了 matrix 函数生成了一个50*30的随机数据矩阵，然后生成了三组不同的原始模型系数。接着，我们使用 rnorm 函数生成了响应变量 y。然后...

n <- 10000000 p <- 10 x <- matrix(rnorm(n*p),ncol = p) # n行p列的随机矩阵x，其中每个元素都服从标准正态分布 beta <- matrix(c(1:p),ncol = 1) # p行1列的系数矩阵beta，其中第i个元素为i z <- x %*% beta # x与beta的矩阵乘积 condprob <- pnorm(z) # 计算二项式分布的概率参数condprob，即每个观测值y为1的概率 y <- matrix(rbinom(n,size = 1,prob = condprob),ncol = 1) # n行1列的随机矩阵y，其中每个元素都服从二项式分布 prob.fit <- glm.fit(x,y,family = binomial(link = "probit"))$coefficients # probit建模 logit.fit <- glm.fit(x,y,family = binomial(link = "logit"))$coefficients # logit建模 linear.fit <- glm.fit(x,y,family = gaussian(link = "identity"))$coefficients # 线性回归建模 coef.mat <- cbind(prob.fit,logit.fit,linear.fit) # 将三个模型的系数矩阵按列合并为一个p行3列的矩阵coef.mat print(coef.mat) prop.mat <- cbind(prob.fit/logit.fit,prob.fit/linear.fit,logit.fit/linear.fit) # 计算三个模型系数之间的比例，并将它们按列合并为一个p行3列的矩阵prop.mat print(prop.mat)

这是一段使用R语言进行二项式回归、logistic回归和线性回归的代码。其中，n为样本量，p为自...如果您想使用其他语言或库进行回归分析，可以将代码中的glm函数替换为对应语言或库中的线性回归、逻辑回归或概率模型函数。

在运行以下代码时：library(caret) set.seed(123) # 生成5030的随机数据 data <- matrix(rnorm(5030), nrow=50) # 生成三组不同的原始模型系数 coef1 <- rnorm(30) coef2 <- rnorm(30, mean=2) coef3 <- rnorm(30, sd=0.5) # 生成响应变量 y <- rnorm(50) # 将数据转为数据框并添加列名 data <- as.data.frame(data) colnames(data) <- paste0("X", 1:30) # 计算CV值 ctrl <- trainControl(method="cv", number=5) cv <- train(x=data, y=y, method="lm", trControl=ctrl) # 画出CV error图和Prediction error图 par(mfrow=c(1,2)) plot(cv$results$lambda, cv$results$RMSE, type="b", main="CV Error Plot") plot(cv$pred$pred, y, main="Prediction Error Plot") # 基于一倍标准差准则给出参数值上限 param_max <- coef1 + 1*sd(coef1)。发生了以下错误：Error in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log) : 'x'和'y'的长度不一样。请对代码进行修改

param_max <- coef1 + sd(coef1) # 打印参数值上限 param_max 修改后的代码中，我们在 train 函数中添加了 tuneGrid=expand.grid(lambda=0) 参数，这是因为 train 函数需要指定参数的搜索范围。在这个...

dataframe<-data.frame(a) amean=apply(dataframe,2,mean)#原始自变量均值 asd=apply(dataframe,2,sd)#原始自变量标准差 coef<-pca.reg$coef#主成分回归系数 roa<-data.frame(pca$rotation) roa1<-roa$PC1#主成分1的因子负荷 roa2<-roa$PC2 B0=coef[1]-sum(coef[2]*roa1*amean/asd)- sum(coef[3]*roa2*amean/asd) #y对原始自变量的主成分回归系数常数项 B<-c(B0,coef[2]*roa1/asd+coef[3]*roa2/asd)# y对原始自变量的主成分回归系数 B

2. pca.reg$coef获取主成分回归模型的回归系数。 3. pca$rotation获取主成分分析模型的因子载荷矩阵，roa1和roa2分别表示第一和第二个主成分的因子载荷。 4. 根据主成分回归公式，计算y对原始自变量的主成分回归...

帮我检查代码hazard_ratio <- exp(coef(model1)[data$arms==1] - coef(model1)[data$arms==2]) conf_int <- exp(confint(model1)[data$arms==1,]) conf_int_99 <- exp(qnorm(0.995) * sqrt(vcov(model1)[arms=1, arms=2])) cat("Hazard Ratio: ", hazard_ratio, "\n") cat("99% Confidence Interval: ", conf_int_99, ", ", conf_int[1], "-", conf_int[2], "\n")

4. 如果想要确保置信区间的计算方法正确，可以使用 confint.default() 函数来计算，例如 conf_int_99 <- exp(qnorm(0.995) * sqrt(diag(confint.default(model1))[1]))。 除此之外，这段代码看起来可以正常运行...

library(coxme) cox_model <- coxme(Surv(days, cens) ~ arms + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender + (1|frailty), data = data, frailty = TRUE, dist = "gamma") HR <- exp(coef(cox_model)["arms"]) cox_snell_residuals <- residuals(cox_model, type = "deviance")这个代码有问题吗

在计算 HR 时，代码使用了模型拟合后的回归系数 ("coef(cox_model)")，并使用了 "arms" 这个自变量的系数。这个 HR 值表示，如果 "arms" 变量加一单位，那么发生事件的风险相对于未发生事件的风险的比率将增加 HR 倍...

以下代码：library(caret) set.seed(123) # 生成5030的随机数据 data <- matrix(rnorm(5030), nrow=50) # 生成三组不同的原始模型系数 coef1 <- rnorm(30) coef2 <- rnorm(30, mean=2) coef3 <- rnorm(30, sd=0.5) # 生成响应变量 y <- rnorm(50) # 将数据转为数据框并添加列名 data <- as.data.frame(data) colnames(data) <- paste0("X", 1:30) # 计算CV值 ctrl <- trainControl(method="cv", number=5) cv <- train(x=data, y=y, method="lm", trControl=ctrl) # 画出CV error图和Prediction error图 par(mfrow=c(1,2)) plot(cv, main="CV Error Plot") plot(cv$pred, y, main="Prediction Error Plot") # 基于一倍标准差准则给出参数值上限 param_max <- coef1 + 1sd(coef1)。发生了以下错误：Error in plot.train(cv, main = "CV Error Plot") : There are no tuning parameters with more than 1 value.。导致无法完成：要求： （1）5030，30个变量 （2）原始模型为线性 （3）给出三组不同的原始模型系数 （4）计算出CV值（线性回归） （5）画出CV error图和Prediction error图（岭回归） （6）基于一倍标准差准则给出参数值上限。所以请修改代码，以完成要求任务

param_max <- coef1 + sd(coef1) # 打印参数值上限 param_max 修改后的代码中，我们保留了原有的数据生成、模型参数生成和响应变量生成的代码。接着我们将数据转换为数据框，并为每一列添加列名。然后我们使用...

# identify significant SNPs coef <- coef(fit) nz_idx <- which(coef != 0) nz_snps <- nz_idx - 1 df <- data.frame(lambda = rep(lam, length(coef)), coef = coef, SNP = row.names(coef)) # Create bar plot ggplot(df, aes(x = SNP, y = coef, fill = abs(coef) > 0.1)) + geom_col() + scale_fill_manual(values = c("lightgray", "red")) + geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed", color = "black") + geom_vline(xintercept = which(df$lambda == lam), linetype = "dashed", color = "black") + coord_flip() + labs(x = "", y = "Coefficient", title = "Marginal Model") + theme_bw() + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1), legend.position = "none")

首先，用coef()函数获取回归系数，用which()函数获取系数不为0的SNP的索引，再减去1得到SNP的编号。然后，创建一个数据框df，其中包括lambda、coef和SNP三列，分别表示岭回归的惩罚参数、回归系数和SNP编号。...
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