非参数统计回归r语言
时间: 2023-07-21 09:12:10 浏览: 84
非参数统计回归在R语言中可以通过多种包进行实现,以下是几种常用的包及实现方法:
1. Package: locfit
Function: locfit(),使用局部线性回归实现非参数回归分析
示例代码:
```
library(locfit)
fit <- locfit(y ~ x)
plot(fit)
```
2. Package: np
Function: npreg(),使用核密度估计方法实现非参数回归分析
示例代码:
```
library(np)
fit <- npreg(y ~ x)
plot(fit)
```
3. Package: mgcv
Function: gam(),使用广义可加模型实现非参数回归分析
示例代码:
```
library(mgcv)
fit <- gam(y ~ s(x))
plot(fit)
```
以上是三种常用的R语言包实现非参数回归的方法,具体实现可以根据自己的数据和需求选择不同的包和函数。
相关问题
多元非线性回归模型r语言
多元非线性回归模型在R语言中可以使用lm函数进行建模。例如,可以使用lm函数进行高阶多项式拟合、对数拟合等。对于高阶多项式拟合,可以使用poly函数对自变量进行多项式转换,然后使用lm函数建立回归模型。例如,可以使用以下代码进行高阶多项式拟合:
mfit5 <- lm(medv ~ poly(lstat, 5))
同样地,对于对数拟合,可以使用log函数对自变量进行转换,然后使用lm函数建立回归模型。例如,可以使用以下代码进行对数拟合:
logfit <- lm(medv ~ log(rm), data = Boston)
在建立回归模型之后,可以使用summary函数查看模型的统计信息,如参数估计值、标准误差、显著性水平等。例如,可以使用以下代码查看模型的统计信息:
summary(mfit5)
summary(logfit)
此外,还可以进行回归诊断来评估模型的合适性。常见的回归诊断方法包括检验残差的正态性、绘制残差图等。例如,可以使用shapiro.test函数检验残差的正态性,使用plot函数绘制残差图。以下是一些示例代码:
y <- residuals(lm.fit)
y2 <- rstandard(lm.fit)
shapiro.test(y)
plot(y2 ~ y1, ylab="残差")
abline(h=2)
abline(h=-2)
如果残差近似满足正态性,且不呈趋势,并且点分布在[-2,2]内,则可以认为模型合适。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab多元非线性回归教程.docx](https://download.csdn.net/download/apple_51426592/85741923)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [R语言中lm函数构建线性和非线性回归模型](https://blog.csdn.net/weixin_69652071/article/details/126697700)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
R语言 断点回归法参数的选取
断点回归法的参数选取主要涉及到两个方面:断点位置的确定和模型的拟合。
1. 断点位置的确定:
断点位置的确定需要依据实际问题和数据来进行判断。可以通过观察数据的变化趋势、利用经验来选择断点位置,也可以使用一些统计方法来确定断点位置,比如Cp统计量、BIC准则等。
2. 模型的拟合:
模型的拟合需要选择断点位置后进行。常用的模型包括两段线性回归模型、两段多项式回归模型等。在进行模型拟合时,需要选择拟合方法和拟合的参数,比如使用最小二乘法还是最大似然法进行拟合,以及拟合中的惩罚项等。
总的来说,断点回归法的参数选取需要结合实际问题和数据来进行判断,需要进行多次尝试和比较,以得到较好的结果。同时,也需要注意模型的选择和拟合方法,以避免出现过拟合等情况。