1、R語言最優化模型怎麼做
參考代碼:
dat <- read.table("clipboard",header = T)
dat
lm.d<- lm(y~x1+x2+x3+x4+x5,data = dat)
summary(lm.d)
lm.d2 <- step(lm.d) #逐步回歸法，挑選變數子集回
summary(lm.d2)
newd <- data.frame(x1=12135,x2=28679,x3=19978,x4=502,x5=24950)
predict(lm.d,newd,interval = "prediction")#預測答值
predict(lm.d,newd,interval = "prediction",scale = T) #預測均值
2、R語言中如何根據coef()寫出回歸模型的程序？
coef不是寫成回歸復模型的程序，而是制讀取你之前構建的模型回歸系數。
比如mylogit <- glm(admit ~ gre + gpa + rank, data = mydata, family = "binomial")
你構建了logistic回歸模型並把模型數據儲存在mylogit這個對象裡面。
coef(mylogit)就會顯示回歸方程的回歸系數。 你也可以print(mylogit)看看有什麼不同。
3、r語言用sem包，輸出結果GFI和RMSEA值為什麼為NA?
?
4、如何在R語言中使用Logistic回歸模型
在R語言中使用Logistic回歸模型：
Logistic模型主要有三大用途：
1）尋找危險因素，找到某些影響內因變數的"壞因素"，一般可以通過優勢容比發現危險因素；
2）用於預測，可以預測某種情況發生的概率或可能性大小；
3）用於判別，判斷某個新樣本所屬的類別。
Logistic模型實際上是一種回歸模型，但這種模型又與普通的線性回歸模型又有一定的區別：
1）Logistic回歸模型的因變數為二分類變數；
2）該模型的因變數和自變數之間不存在線性關系；
3）一般線性回歸模型中需要假設獨立同分布、方差齊性等，而Logistic回歸模型不需要；
4）Logistic回歸沒有關於自變數分布的假設條件，可以是連續變數、離散變數和虛擬變數；
5）由於因變數和自變數之間不存在線性關系，所以參數(偏回歸系數)使用最大似然估計法計算。
5、如何用r語言去擬合任意一種數學模型
用lm()指令可以擬合一般的線性模型，多種數學模型的擬合需要調整參數，建議使用help('lm')查看具體參數設定
6、R語言多層模型混合模型lmer
多層回歸模型通常涉來及到自對同一個體進行反復測量，這樣得到的數據就不再相互獨立而是存在某種相關性，所以普通線性回歸不再適用。當這種反復測量是在不同時點上進行時，這就稱為面板數據分析（panel data analysis）或者縱向數據分析（longitudinal data analysis）。