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来自专栏数据STUDIO
万字长文，演绎八种线性回归算法最强总结！
import QuantReg quant = QuantReg(X, Y) qt = quant.fit(q=0.55) print(qt.summary()) 方法二：smf import statsmodels.formula.api as smf mod = smf.quantreg('Close ~ Open + High + Low', dataset) res = mod.fit(q=.5) print(res.summary ()) QuantReg Regression Results ================= Variable: Close Pseudo R-squared: 0.9842 Model: QuantReg 分位回归与线性回归的比较不同分位数值拟合模型的一些属性值 mod = smf.quantreg('Close ~ Open', dataset) res = mod.fit(q=.5) quantiles
3.8K40发布于 2021-06-24
来自专栏量子化学
离线安装支持Intel MKL的R-3.6
1.tar.gz Rcpp_1.0.2.tar.gz RcppArmadillo_0.9.700.2.0.tar.gz gtools_3.8.1.tar.gz SparseM_1.77.tar.gz quantreg 0.9.700.2.0.tar.gz R CMD INSTALL gtools_3.8.1.tar.gz R CMD INSTALL SparseM_1.77.tar.gz R CMD INSTALL quantreg
2.6K10发布于 2020-07-27
来自专栏DeepHub IMBA
分位数回归（quantile regression）简介和代码实现
statsmodels.formula.api as smf import matplotlib.pyplot as plt data = sm.datasets.engel.load_pandas().data mod = smf.quantreg
7.7K30发布于 2021-11-08
来自专栏单细胞天地
表达矩阵处理—表达QC(reads)
## [73] robustbase_0.92-8 bindrcpp_0.2 nlme_3.1-129 ## [76] mime_0.5 quantreg
1.2K30发布于 2020-03-31
来自专栏作图丫
ggpmisc--给你的曲线添加回归方程
R包安装 BiocManager::install("ggpmisc") library(ggpmisc) library(tibble) library(dplyr) library(quantreg
2.6K20编辑于 2022-03-29
来自专栏数据学术商业新闻
听说你还不会画表格？！我给你汇总好了全部方法~~
如下：「样例一」： library(ggpmisc) library(ggrepel) library(xts) library(lubridate) library(nlme) library(quantreg
1.4K30编辑于 2022-10-25
来自专栏数据学术商业新闻
全了！！表格可视化制作技巧大汇总~~
如下：「样例一」： library(ggpmisc) library(ggrepel) library(xts) library(lubridate) library(nlme) library(quantreg
1.9K60发布于 2021-08-25
来自专栏PPV课数据科学社区
【学习】七天搞定SAS（七）：常用统计模型
PRINCOMP Procedure：主成份分析 The PRINQUAL Procedure：定质，定量，或混合数据的主成分分析（PCA） The PROBIT Procedure：probit回归 The QUANTREG
5.9K80发布于 2018-04-19
来自专栏单细胞天地
表达矩阵处理—表达质量的控制
robustbase_0.92-8 bindrcpp_0.2 nlme_3.1-129 ## [76] mime_0.5 quantreg
2.5K30发布于 2020-03-31

万字长文，演绎八种线性回归算法最强总结！

离线安装支持Intel MKL的R-3.6

分位数回归（quantile regression）简介和代码实现

表达矩阵处理—表达QC(reads)

ggpmisc--给你的曲线添加回归方程

听说你还不会画表格？！我给你汇总好了全部方法~~

全了！！表格可视化制作技巧大汇总~~

【学习】七天搞定SAS（七）：常用统计模型

表达矩阵处理—表达质量的控制

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