怎样用r语言中做岭回归的程序包

（1）plot(lmridge(GDP~Consume+Investment+IO+Population+Jobless+Goods,

data=dat,lambda=seq(0,03,0001))) # 和线性回归类似，这个plot可以画出岭迹图，lambda=seq(0,03,0001)设置范围和间隔，可以观察岭迹图，人工选择，但是这样主观性较强。

（2）select(lmridge(GDP~Consume+Investment+IO+Population+Jobless+Goods,

data=dat,lambda=seq(0,03,0001))) #利用select 函数找出最优岭参数lambda,会有三个值，任选一个即可。

lmridge(GDP~Consume+Investment+IO+Population+Jobless+Goods,

data=dat,lambda=009) #通过（1）或（2）把选取的lmbda 参数写到岭回归函数中去，在这里lambda=009。

coef不是写成回归模型的程序，而是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。

cpan可以搜索到

>

以上就是关于怎样用r语言中做岭回归的程序包全部的内容，包括:怎样用r语言中做岭回归的程序包、R语言中如何根据coef()写出回归模型的程序、求一个R语言car的程序包、（卡方检验的），下载的R语言里面没有这个程序包TAT。。等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！