多元样条回归的R语言代码
时间: 2023-10-16 08:06:35 浏览: 46
以下是一个简单的多元样条回归的R语言代码示例:
```R
#加载包
library(splines)
#生成示例数据
set.seed(123)
x1 <- rnorm(100, 0, 1)
x2 <- rnorm(100, 0, 1)
y <- 2*x1 + 3*x2 + 0.5*rnorm(100)
#进行多元样条回归
model <- lm(y ~ ns(x1, df = 3) + ns(x2, df = 3))
#查看回归结果
summary(model)
```
在上面的代码中,我们首先加载了splines包,然后生成了一个示例数据集。接下来,我们使用ns函数将x1和x2转换为样条基函数,并将它们与y一起作为自变量传递给lm函数。在这里,我们将每个自变量的自由度都设置为3。最后,我们使用summary函数查看了回归结果。
相关问题
基于logistics回归限制性立方样条代码R语言代码
以下是一个基于Logistic回归和限制性立方样条的R语言代码:
```
# 导入必要的包
library(splines)
library(ISLR)
# 加载数据
data("Default")
# 创建限制性立方样条对象
rcs <- function(x, knots) {
r <- bs(x, knots = knots, degree = 3, intercept = FALSE)
attr(r, "degree") <- 1
attr(r, "knots") <- knots
r
}
# 指定 knots 数量和位置
knots <- quantile(Default$balance, probs = seq(0.05, 0.95, by = 0.1)))
# 创建限制性立方样条特征
x <- rcs(Default$balance, knots)
# 拟合Logistic回归模型
fit <- glm(default ~ x, data = Default, family = binomial)
# 展示结果
summary(fit)
```
在上面的代码中,我们首先加载了`splines`和`ISLR`包,并且导入了一个名为`Default`的数据集。然后,我们定义了一个名为`rcs`的函数,该函数使用`bs`函数创建一个限制性立方样条对象。
我们使用`quantile`函数指定了`knots`的数量和位置,然后使用`rcs`函数创建了一个限制性立方样条特征向量`x`。最后,我们使用`glm`函数拟合Logistic回归模型,并使用`summary`函数展示结果。
注意,这只是一个简单的示例代码,实际上你还需要根据具体的数据集进行调整和优化。
限制性立方样条的r语言代码
限制性立方样条的r语言代码可以使用splines包中的rsm函数来实现。具体代码如下:fit <- rsm(y ~ x, data = mydata, method = "restricted cubic spline")