r语言做最小二乘回归和稳健回归的代码

最小二乘回归的代码：

# 构造数据
x <- 1:10
y <- 2*x + rnorm(10)

# 最小二乘回归
fit <- lm(y ~ x)
summary(fit)

稳健回归的代码：

# 构造数据
x <- 1:10
y <- c(2*x, 50)

# 稳健回归
library(MASS)
fit <- rlm(y ~ x)
summary(fit)

相关问题

r语言稳健ols回归代码

在R语言中进行稳健的OLS回归，可以使用`rlm()`函数来实现。`rlm()`函数是MASS包中的一个函数，它基于Huber M-估计方法来估计回归系数。

下面是一个示例代码，在该代码中，我们使用`lm()`函数来进行普通最小二乘回归，然后使用`rlm()`函数来进行稳健最小二乘回归：

library(MASS)

# 普通最小二乘回归
lm_model <- lm(y ~ x1 + x2, data = your_data)

# 稳健最小二乘回归
rlm_model <- rlm(y ~ x1 + x2, data = your_data)

在上面的代码中，`your_data`是你的数据框名字，`y`是因变量名字，`x1`和`x2`是自变量的名字。

这样就可以使用`lm_model`和`rlm_model`对象来获取普通和稳健OLS回归的结果了。

加权logistic回归R语言代码

在R语言中，可以使用稳健回归方法来实现加权的Logistic回归。稳健回归是通过修改经典最小二乘回归的目标函数来降低对异常值的敏感性。其中，M估计是一种常见的稳健回归方法之一。

下面是一个使用R语言进行加权的Logistic回归的代码示例：

# 加载所需的包
library(robustbase)

# 创建加权Logistic回归模型
model <- glmrob(dependent_variable ~ independent_variables, 
                data = dataset, 
                family = binomial(link = "logit"),
                method = "MM",
                weight = weights)

# 输出模型的摘要信息
summary(model)

在上述代码中，`dependent_variable`是因变量，`independent_variables`是自变量，`dataset`是数据集，`weights`是样本权重。`family = binomial(link = "logit")`指定了Logistic回归中的二项分布和logit链接函数。`method = "MM"`表示使用M估计方法进行稳健回归。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现可能会根据你的数据和需求有所不同。您需要根据实际情况进行相应的调整和修改。

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#### 引用[.reference_title]
- *1* [代码 基于Logistic回归模型评估企业还款能力代码](https://download.csdn.net/download/s13166803785/85545094)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [R 加权最小二乘 代码_R语言基础及稳健回归实现](https://blog.csdn.net/weixin_39687990/article/details/111048918)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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