第2章 通过回归建立模型(一)
线性回归模型
贝叶斯方法
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总的来说,这个练习涵盖了从数据探索、模型建立、结果解释到预测的整个一元线性回归过程。理解并能熟练运用这些R语言命令,对于进行回归分析是至关重要的。通过不断实践和案例分析,初学者可以逐渐精通这一领域。
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第二章关于初等模型介绍,第三章关于优化模型介绍,第四章数学规划模型介绍 第五章关于微分方程模型介绍,第六章关于稳定性模型介绍,第七章关于差分方程模型;第八章离散模型介绍,第九章概率模型,第十章统计回归...
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2. **二项逻辑斯蒂回归**:适用于二分类问题,通过将线性回归的连续输出转换为概率值,即通过Sigmoid函数。它建立在事件发生的几率(odds)基础上,通过计算对数几率(log-odds)来估计模型参数。 3. **似然函数与极大...
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