1、R语言最优化模型怎么做
参考代码:
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) #逐步回归法，挑选变量子集回
summary(lm.d2)
newd <- data.frame(x1=12135,x2=28679,x3=19978,x4=502,x5=24950)
predict(lm.d,newd,interval = "prediction")#预测答值
predict(lm.d,newd,interval = "prediction",scale = T) #预测均值
2、R语言中如何根据coef()写出回归模型的程序？
coef不是写成回归复模型的程序，而是制读取你之前构建的模型回归系数。
比如mylogit <- glm(admit ~ gre + gpa + rank, data = mydata, family = "binomial")
你构建了logistic回归模型并把模型数据储存在mylogit这个对象里面。
coef(mylogit)就会显示回归方程的回归系数。 你也可以print(mylogit)看看有什么不同。
3、r语言用sem包，输出结果GFI和RMSEA值为什么为NA?
?
4、如何在R语言中使用Logistic回归模型
在R语言中使用Logistic回归模型：
Logistic模型主要有三大用途：
1）寻找危险因素，找到某些影响内因变量的"坏因素"，一般可以通过优势容比发现危险因素；
2）用于预测，可以预测某种情况发生的概率或可能性大小；
3）用于判别，判断某个新样本所属的类别。
Logistic模型实际上是一种回归模型，但这种模型又与普通的线性回归模型又有一定的区别：
1）Logistic回归模型的因变量为二分类变量；
2）该模型的因变量和自变量之间不存在线性关系；
3）一般线性回归模型中需要假设独立同分布、方差齐性等，而Logistic回归模型不需要；
4）Logistic回归没有关于自变量分布的假设条件，可以是连续变量、离散变量和虚拟变量；
5）由于因变量和自变量之间不存在线性关系，所以参数(偏回归系数)使用最大似然估计法计算。
5、如何用r语言去拟合任意一种数学模型
用lm()指令可以拟合一般的线性模型，多种数学模型的拟合需要调整参数，建议使用help('lm')查看具体参数设定
6、R语言多层模型混合模型lmer
多层回归模型通常涉来及到自对同一个体进行反复测量，这样得到的数据就不再相互独立而是存在某种相关性，所以普通线性回归不再适用。当这种反复测量是在不同时点上进行时，这就称为面板数据分析（panel data analysis）或者纵向数据分析（longitudinal data analysis）。