Error in library(hadi) : 不存在叫‘hadi’这个名字的程辑包
时间: 2024-04-30 19:23:00 浏览: 14
As an AI language model, I do not have information about all the R packages available. However, the error message you provided in Chinese translates to "Error in library (hadi): there is no package called 'hadi'". This means that the R package 'hadi' is not installed in your system. You can try installing it using the command:
```r
install.packages("hadi")
```
If you still face issues, you may need to check if the package is available in a different repository or contact the package maintainer for support.
相关问题
R语言:导入数据,绘制内学生化残差、Cook距离、Weisch-Kuh度量、Hadi影响度量的顺序图和位势残差图
首先,我们需要准备一份数据集,假设数据集名为“data.csv”。
1. 导入数据
我们可以使用read.csv()函数来导入数据集。假设数据集中有两列,分别是自变量x和因变量y,代码如下:
```R
data <- read.csv("data.csv")
x <- data$x
y <- data$y
```
2. 绘制内学生化残差图
使用lm()函数拟合线性回归模型,并使用rstandard()函数计算内学生化残差,然后使用plot()函数绘制内学生化残差图。代码如下:
```R
fit <- lm(y ~ x)
rstand <- rstandard(fit)
plot(rstand)
```
3. 绘制Cook距离图
使用cooks.distance()函数计算Cook距离,然后使用plot()函数绘制Cook距离图。代码如下:
```R
cooksd <- cooks.distance(fit)
plot(cooksd)
```
4. 绘制Weisch-Kuh度量图
使用resid()函数计算残差,然后使用resid()函数再次计算残差的平方,最后使用plot()函数绘制Weisch-Kuh度量图。代码如下:
```R
resid <- resid(fit)
w <- resid^2 / (1 - hatvalues(fit))
plot(w)
```
5. 绘制Hadi影响度量图
使用rstudent()函数计算r学生化残差,然后使用plot()函数绘制Hadi影响度量图。代码如下:
```R
rstudent <- rstudent(fit)
hadi <- abs(rstudent) / sqrt(1 - hatvalues(fit))
plot(hadi)
```
6. 绘制位势残差图
使用lm()函数拟合线性回归模型,并使用rstandard()函数计算内学生化残差,然后使用studres()函数计算学生化残差,最后使用plot()函数绘制位势残差图。代码如下:
```R
fit <- lm(y ~ x)
rstand <- rstandard(fit)
studres <- studres(fit)
plot(rstand, studres)
```
kaggle 共享单车需求预测案例的参考文献
以下是Kaggle共享单车需求预测案例的参考文献:
1. Fanaee-T, Hadi, and Gama, Joao, "Event labeling combining ensemble detectors and background knowledge", Progress in Artificial Intelligence (2013): pp. 1-15, Springer Berlin Heidelberg. (该文献介绍了数据集来源)
2. Brownlee, Jason. "How To Prepare Your Data For Machine Learning in Python", Machine Learning Mastery, 2019. (这篇博客提供了数据预处理的基本步骤和技巧)
3. Géron, Aurélien. "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems", O'Reilly Media, Inc., 2019. (这本书介绍了机器学习的基本概念、工具和技术,并提供了实践案例)
4. Kingma, Diederik P., and Ba, Jimmy. "Adam: A Method for Stochastic Optimization", arXiv preprint arXiv:1412.6980 (2014). (这篇论文介绍了Adam优化算法)
5. Chen, Tianqi, and Guestrin, Carlos. "XGBoost: A Scalable Tree Boosting System", arXiv preprint arXiv:1603.02754 (2016). (这篇论文介绍了XGBoost算法)
6. Kaggle Bike Sharing Demand竞赛页面。该页面提供了竞赛规则、数据集下载、排行榜等相关信息。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)