R语言回归的多面性
回归是一个令人困惑的词,因为它有许多特殊变种(见表8-1)。对于回归模型的拟合,R提
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供的强大而丰富的功能和选项也同样令人困惑。例如,2005年Vito Ricci创建的列表表明,R中做
回归分析的函数已超过了205个(http://cran.r-project.org/doc/contrib/Ricci-refcardregression.pdf)。
表8-1 回归分析的各种变体
回归类型 用 途
简单线性 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量
多项式 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量,模型的关系是n阶多项式
多元线性 用两个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量
多变量 用一个或多个解释变量预测多个响应变量
Logistic 用一个或多个解释变量预测一个类别型响应变量
泊松 用一个或多个解释变量预测一个代表频数的响应变量
Cox比例风险 用一个或多个解释变量预测一个事件(死亡、失败或旧病复发)发生的时间
时间序列 对误差项相关的时间序列数据建模
非线性 用一个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量,不过模型是非线性的
非参数 用一个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量,模型的形式源自数据形式,不事先设定
稳健 用一个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量,能抵御强影响点的干扰
当前名称:R语言回归的多面性
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