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使用 NumPy 重现 Excel 的 LINEST 函数
我必须使用 Excel 的 LINEST 函数来计算线性回归中的误差 我希望使用 Numpy 的 polyfit 函数重现结果 我希望重现以下 LINEST 用法 LINEST y s x s TRUE 与polyfit 我不确定如何让这两
python
Excel
NumPy
linearregression
Postgres regr_slope 返回 NULL
有人可以帮我了解一下情况吗regr slope数据集中有行时返回 NULL 例如 log gt select from sb1 order by id ts id elapsed ts 317e 86 1552861322 627 317e
postgresql
rounding
linearregression
aggregatefunctions
sqlnull
使用 Gnuplot 进行时间序列的线性回归
我是 Gnuplot 的忠实粉丝 我在学习过程中一直将它用于各种项目 最近我想使用 Gnuplot 来绘制一些时间序列图 例如减肥 锻炼结果 气体消耗等 因此我像这样缩放x轴 set xdata time set timefmt d m Y
gnuplot
TimeSeries
linearregression
如何在这个线性模型中强制删除截距或等效项?
考虑下表 DB lt data frame Y rnorm 6 X1 c T T F T F F X2 c T F T F T T Y X1 X2 1 1 8376852 TRUE TRUE 2 2 1173739 TRUE FALSE 3
r
Regression
linearregression
LM
ANOVA
R:如何从数据框中获取正确的乳胶回归表?
考虑下面的例子 inds lt c var1 var2 model1 lt c 10 2 0 00 0 02 0 3 model2 lt c 11 2 0 01 0 02 0 023 df df data frame inds model1
r
latex
linearregression
stargazer
texreg
如何从线性拟合中提取线数和相应的方程
我有数据 我期望有几个以下形式的线性相关性 y i a i b i t i i 1 N where N是先验未知的 问题的简短版本是 考虑到适合 我怎样才能提取N 我怎样才能提取方程 在下面的可重现示例中 我有数据 t y 以及相应的参数p
r
linearregression
LM
从 GSL 库中获取 C gsl_fit_linear() 函数中线性回归的 p 值
我正在尝试用 C 语言重现 R 中的一些代码 因此我尝试使用以下函数来拟合线性回归gsl fit linear 功能 在 R 中 我将使用 lm 函数 它使用以下代码返回拟合的 p 值 lmAvgs lt lm c 1 23 11 432
c
linearregression
gsl
在R包“分段”中,如何将模型中的一条线的斜率设置为0?
我正在使用 R 包segmented计算模型的参数 其中响应变量与解释变量线性相关 直到出现断点 然后响应变量变得独立于解释变量 换句话说 分段线性模型的第二部分的斜率 0 我已经做的是 linear1 lt lm Y X linear2
r
plot
linearregression
查找选定列中多个点的斜率
给定以下数据框 structure list 5 c 0 1 0 0 9 22 4 c 1 3 0 0 1 17 3 c 1 3 0 0 0 12 2 c 1 3 0 0 2 10 1 c 0 0 0 4 3 9 0 c 0 1 0 2 2
r
Regression
linearregression
LM
将预测与 svyglm 结合使用
我发现了一些奇怪的行为predict和svyglm对象从survey包裹 如果你的新数据在predict具有一个级别的因子 字符会输出错误 Error in contrasts lt tmp value contr funs 1 isOF
r
linearregression
Survey
Spark ml 和 PMML 导出
我知道可以将模型导出为PMML with Spark MLlib 但是关于Spark ML 是否可以转换LinearRegressionModel from org apache spark ml regression to a Linea
Java
apachespark
linearregression
pmml
如何在 Python 中进行 F 检验来比较嵌套线性模型?
我想比较两个嵌套线性模型 将它们称为 m01 和 m02 其中 m01 是简化模型 m02 是完整模型 我想做一个简单的 F 检验 看看完整模型是否比简化模型增加了显着的效用 这在 R 中非常简单 例如 mtcars lt read csv
python
scikitlearn
linearregression
StatsModels
如何计算响应矩阵每一列的最小但快速的线性回归?
我想计算普通最小二乘 OLS R 中的估计不使用 lm 这有几个原因 首先 考虑到数据大小在我的情况下是一个问题 lm 还计算了很多我不需要的东西 例如拟合值 其次 我希望能够在使用另一种语言 例如使用 GSL 的 C 语言 之前先在 R
Algorithm
r
Optimization
linearregression
leastsquares
使用“statsmodels”指定将哪个类别视为基础
了解当我将模型中的类别变量传递给statsmodels fit将为类别自动生成虚拟变量 例如 如果我有一个变量 Location 其值为 IndianOcean Thailand China 和 Mars 我将在我的模型中获得以下形式的变量
python
linearregression
StatsModels
categoricaldata
Julia 中的并行梯度计算
不久前我被说服放弃我舒适的 matlab 编程并开始使用 Julia 编程 我已经在神经网络方面工作了很长时间 我认为现在有了 Julia 我可以通过并行计算梯度来更快地完成工作 不需要一次性对整个数据集计算梯度 相反 我们可以拆分计算 例
parallelprocessing
gradient
Julia
linearregression
最佳拟合散点图线
我正在尝试在 matlab 中用最适合的线绘制散点图 我可以使用 scatter x1 x2 或 scatterplot x1 x2 获得散点图 但基本拟合选项被遮蔽并且 lsline 返回错误 未找到允许的线型 什么也没做 任何帮助都会很
MATLAB
linearregression
scatterplot
面板数据中汇总回归模型的模型预测
我正在尝试生成一个预测模型 在该模型中 我每年都会进行多次汇总回归 基于前几年 从而允许系数随时间变化 这在提供的示例数据中可能没有意义 但在我的示例中实际上是这样做的 这是我到目前为止的想法 我将代码调整为 plm 包中的可重现示例 数据
r
linearregression
Prediction
datamanipulation
paneldata
用于变量名称的 R 循环来运行线性回归模型
首先 我对此很陌生 所以我的方法 想法可能是错误的 我已使用 R 和 R studio 将 xlsx 数据集导入到数据框中 我希望能够循环遍历列名以获取所有具有精确 的变量10 以便运行简单的线性回归 所以这是我的代码 indx lt gr
r
loops
linearregression
Modeling
rcs 在 lm() 模型中生成错误的预测
我正在尝试重现这篇博文 http www portfolioprobe com 2011 03 28 the devil of overfitting 关于过度拟合 我想探索样条曲线与测试多项式的比较 我的问题 使用 rcs 受限三次样条
r
linearregression
有没有办法循环遍历 r 中的线性模型的列名称(而不是数字)?
我有一个包含 40 个数据列 40 种不同的营养素 的数据表 还有用于绘图数字和因子的附加列 我想自动循环每个列名称并为每个列生成一个线性模型和摘要 数据列从第 10 列开始 for i in 10 ncol df for loop ove
r
loops
forloop
linearregression
ANOVA
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