R语言区间数据回归分析
时间:2022-07-27
本文章向大家介绍R语言区间数据回归分析,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
原文链接http://tecdat.cn/?p=14850
回归分析是一种十分常见的数据分析方法,通过观测数据确定变量间的相互关系.传统回归分析以点数据为研究对象,预测结果也是点数据,而真实数据往往在一定范围内变动的.基于置信度可以形成置信区间,一定程度弥补了预测值为单点的不足,但将点数据作为研究对象,以点带表某范围内的所有数据,往往存在信息丢失的问题.
区间回归分析是一种以区间数为研究对象的数据分析方法.区间数能反映出数据的变动范围,更符合现实情况.区间型符号数据是区间数的一种,通过"数据打包"形成,因此除具有区间端点信息外,还具有区间内部散点信息.
本文解释如何在R里对有区间变量的情况下提取上下限值。让我们从生成数据开始,
n=200
set.seed(123)
X=rnorm(n)
Y=2+X+rnorm(n,sd = .3)
假设现在我们不再观察实变量xx,而只是观察一个类(我们将创建八个类,每个类有八分之一的观察值)
例如,对于第一个值,我们有
as.character(Xcut[1])
[1] "(-0.626,-0.348]"
要提取有关这些边界的信息,我们可以使用以下代码,该代码返回区间的下限,上限
我们可以检查我们的第一个观察
extraire(Xcut[1])
lower mid upper
-0.626 -0.487 -0.348
我们可以在数据库中创建三个附加变量
B$lower=B2[1,]
B$mid =B2[2,]
B$upper=B2[3,]
我们可以比较4个回归(i)我们对8个类别进行回归,即我们的8个因子(ii)我们对区间的下限进行回归,(iii)对区间的“平均值”值进行回归(iv)上限
我们可以将预测与我们的四个模型进行比较
plot(B$Y,predict(regF),ylim=c(0,4))
points(B$Y,predict(regM),col="red")
points(B$Y,predict(regU),col="blue")
points(B$Y,predict(regL),col="purple")
abline(a=0,b=1,lty=2)
更进一步,我们还可以比较模型的AIC,
AIC(regF)
[1] 204.5653
AIC(regM)
[1] 201.1201
AIC(regL)
[1] 266.5246
AIC(regU)
[1] 255.0687
如果下限值和上限的使用不是确定性的,则应注意,使用区间的平均值会比使用8个因素得到更好的结果。
参考文献
2.R语言线性判别分析(LDA),二次判别分析(QDA)和正则判别分析(RDA)
5.在r语言中使用GAM(广义相加模型)进行电力负荷时间序列分析
6.使用SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus的分层线性模型HLM
7.R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归:线性模型选择和正则化
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