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线性回归上的 R 循环
我浏览了论坛 但找不到我要找的东西 我想运行几次简单的线性回归 每次使用不同的列作为自变量时 因变量保持不变 运行后 我希望能够从每个回归中提取 R 平方 我的思考过程是使用一个简单的 for 循环 但是 我无法让它发挥作用 假设我使用以下
r
loops
Regression
linearregression
LM
来自 glmer 的反向变换系数以及用于预测的缩放自变量
我使用以下方法安装了混合模型lme4包裹 我用以下方法转换了自变量scale 拟合模型之前的函数 我现在想使用以下方式在图表上显示我的结果predict 所以我需要将预测数据恢复到原始规模 我该怎么做呢 简化示例 database lt m
r
Regression
Scale
lme4
滚动多元回归面板数据
我正在尝试对过去 36 个月内对其中 18 个月进行观察的公司执行时间 t 的滚动回归 但我无法使该函数发挥作用 我只想要 var1 的系数 X y z 是控制变量 这是我尝试运行的数据和代码的示例 structure list Year
r
dplyr
Regression
r for 回归循环 lm(y~x)
Example df lt data frame A 1 5 B 2 6 C 3 7 D 4 8 E 5 9 F 6 10 我想使用像 y 一样的列 1 和 2 以及像 x 一样的其余列来制作回归循环 lm y x my idea lmf
r
forloop
Regression
LM
如何用Python进行二维回归分析?
首先 我对Python不熟悉 对Python代码的机制还勉强了解 但我需要通过Python做一些统计分析 我尝试了很多很多方法来弄清楚但我失败了 基本上 我有 3 个数据数组 假设这些数组是X Y Z 我做了一些分析 X Y and Z Y
python
plot
Regression
linearregression
使用不同的因变量重复回归
我已经在 Stack 和 google 上搜索了解决方案 但没有找到解决我的问题的方法 我有大约 40 个因变量 我的目标是获得调整后的均值 lsmeans 在考虑了一些协变量后 我需要调整 A 组和 B 组的均值 我的最终对象应该是一个数
r
loops
Regression
dplyr
使用 lapply 和两个参数运行滞后回归
我正在运行多个单变量回归 就像在这个可重现的示例中一样 require dynlm data USeconomic US lt USeconomic vars lt colnames US 2 a lt lapply colnames US
r
formula
Regression
lapply
如何制作这样的回归树?
我想制作一棵如图所示的回归树 这棵树是用 Cubist 完成的 但我没有那个程序 我确实使用 R 和 Python 它似乎与 R 包 rpart 或 tree 不同 因为末端节点是线性公式而不仅仅是平均值 有什么办法可以使用 R 或其他一些
r
Tree
Regression
rpart
使用 lm() 和 Predict() 进行滚动回归和预测
我需要申请lm 到我的数据框的扩大子集dat 同时对下一次观察进行预测 例如 我正在做 fit model predict dat 1 3 dat 4 dat 1 4 dat 5 dat 1 dat nrow dat 我知道我应该为特定子集
r
Regression
linearregression
LM
Predict
R线性回归公式中的大写字母“I”是什么意思?
我一直无法找到这个问题的答案 主要是因为谷歌搜索带有独立字母 如 I 的任何内容都会导致问题 我 在这样的模型中做什么 data rock lm area I peri mean peri data rock 考虑到以下方法不起作用 lm
r
Regression
formula
Polynomials
MS Excel LINEST、TREND、LOGEST 和 GROWTH 函数中的缺失值
我在 Excel 2003 中使用 GROWTH 或 LINEST TREND 或 LOGEST 所有这些都会造成同样的麻烦 函数 但是存在一个问题 如果某些数据丢失 该函数将拒绝给出结果 You can 在这里下载文件 有什么解决方法吗
Excel
statistics
excel2003
Regression
Rplot.gam错误“1中的错误:object$nsdf:长度为0的参数”
我正在尝试在 R 中绘制一个 gam 对象 这是我用 gam 包制作的 我收到了报告中相同的错误1 object nsdf 中的错误 使用plot gam 时长度为0 的参数 然而 在那里找到的解决方案 更新到最新版本 我认为 对我来说不起
r
plot
Regression
gam
mgcv
求解正规方程会给出与使用“lm”不同的系数?
我想使用以下方法计算一个简单的回归lm和普通矩阵代数 然而 我从矩阵代数获得的回归系数只有使用矩阵代数获得的回归系数的一半lm我不知道为什么 这是代码 boot example lt data frame x1 c 1L 1L 1L 0L
r
Regression
linearregression
LM
leastsquares
具有滚动窗口问题的 Statsmodels OLS
我想用滚动窗口进行回归 但回归后只得到一个参数 rolling beta sm OLS X2 X1 window type rolling window 30 fit rolling beta params 结果 X1 5 715089 d
python
Regression
如何使用聚类协方差矩阵对回归系数进行线性假设检验?
我有兴趣计算 R 中线性回归后系数线性组合的估计值和标准误差 例如 假设我有回归和测试 data mtcars library multcomp lm1 lt lm mpg cyl hp data mtcars summary glht l
r
Regression
linearregression
covariance
LM
使用具有可变数量参数的 Scipy curve_fit 进行优化
假设我们有下面的函数来优化 4 个参数 我们必须如下编写函数 但如果我们想要具有更多参数的相同函数 我们必须重写函数定义 def radius z a0 a1 k0 k1 k np array k0 k1 a np array a0 a1
python
scipy
Regression
nonlinearregression
检测并删除异常值作为管道的一个步骤
我有一个问题 我正在尝试构建自己的类以放入 python 中的管道中 但它不起作用 我试图解决的问题是多类分类问题 我想做的就是在管道中添加一个步骤来检测和删除异常值 我找到了这个检测并删除管道Python中的异常值这与我所做的非常相似 这
python
scikitlearn
Regression
Classification
使用 lapply 进行多元回归并更改公式,而不是数据集
我见过一个列表应用 lapply 的例子 它可以很好地获取数据对象列表 并返回回归输出列表 我们可以将其传递给 Stargazer 以获得格式良好的输出 将 stargazer 与通过在分割 data frame 上进行 lapply in
r
Regression
lapply
stargazer
如何从 statsmodels 中 WLS 回归的 2D 参数获取测试预测
我正在逐步提高参数WLS 回归函数使用统计模型 我有一个 10x3 数据集 X 我声明如下 X np array 1 2 3 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 2 3 1 2 3 4 5 6 4 5 6 1 2 3 这是我
python
Arrays
NumPy
Regression
StatsModels
在 r 中,获取功率曲线中“a”和“b”值的输出值
我对这个基本问题表示歉意 但无论出于何种原因 我确实陷入困境 我希望从 y a x b 的 a 和 b 功率曲线中获得输出值 假设我有这个数据集 x y log10 x log10 y 7 240 0 84509804 2 38021124
r
Regression
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