Rによるデータ分析

Rによる区間高次元化回帰分析

区間高次元化回帰分析 のRによる実施例です。

区間高次元化回帰分析

この実施例は、 区間高次元化回帰分析 のページと、ほぼ同じ手順をRで実行しています。
dummy

Rによる一般化線形混合モデル にあるような一般化線形混合モデルや、交互作用モデルを使うと、コードはシンプルにする方法もあります。 しかし、この方法を使うと、xの元データの項がモデルに入って来て、係数の評価がわかりにくくなります。

library(MASS)
library(dummies)

setwd("C:/Rtest")
# 作業用ディレクトリを変更
Data <- read.csv("Data.csv", header=T)
# データを読み込み
Data1 <- Data

DataY <- Data

DataY$X <- NULL

Data1$Y <- NULL

DataX <- Data1

Data1[,1] <- droplevels(cut(Data1[,1], breaks = 3,include.lowest = TRUE))
# 1列目の量的変数を1次元クラスタリングで3つカテゴリに分ける
Data2 <- dummy.data.frame(Data1)
# ダミー変換
Data3 <-Data2*DataX[,1]
# 交互作用項の作成
colnames(Data3)<-paste0("X:",colnames(Data3))
# 変数名の修正
Data4 <-cbind(DataY,Data2,Data3)

gm <- step(glm(Y~., data=Data4, family= gaussian(link = "identity")))
# 重回帰分析
summary(gm)
# 結果の出力
dummy

#ここから予測の手順
library(ggplot2)
s2 <- predict(gm,Data4)
# 作業用ディレクトリを変更
Data4s2 <- cbind(Data4,s2)
# データを読み込み
ggplot(Data4s2, aes(x=Y, y=s2)) + geom_point() + labs(x="Y",y="predicted Y")

dummy



Rによるベクトル量子化回帰分析

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