如何在Julia中进行线性回归,同时得到标准差和决定系数



我想要一个包,它有一个计算角度、线性、决定系数R^2、标准偏差的函数。。。我很难找到它。

我看到了这里的例子https://juliastats.org/GLM.jl/stable/examples/#Linear-回归-1,但我不太喜欢它,因为我也想要决定系数。你能告诉我一个具体的函数吗?还是我需要实现自己的函数?

StatsBase具有决定系数。StatsBase.jsl包含许多被认为用于基本安装的Statistics.jl 的功能太少

来自该包的文档:


StatsAPI.r2--作用r2(模型::StatisticalModel(r²(模型::StatisticalModel(决定系数(R平方(。

对于线性模型,R²被定义为ESS/TSS,ESS是解释的平方和,TSS是平方的总和。


特别是,StatisticalModel的实例实现以下方法。

StatsAPI.adjr2--作用adjr2(模型::StatisticalModel(adjr²(模型::StatisticalModel(调整后的决定系数(调整后的R平方(。

对于线性模型,调整后的R²定义为1-(1-(1-R^2((n-1(/(n-p((,其中R^2是决定系数,n是观测次数,p是系数数量(包括截距(。这个定义通常被称为惠里公式一。

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