Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
GGPlot2 中的 NLS 回归,绘制 y=Ax^b 趋势线误差
我正在尝试在一组 3 个数据点上拟合基本幂趋势线 就像您在 Excel 中模拟 y Ax b 函数一样 我有一个非常简单的数据集加载到 LCurve data 中 如下所示 MDPT 4 10 9 51 6 曲线下面积 287069 4 2
r
ggplot2
Regression
nls
nonlinearregression
无法有趣地计算 R 中光栅堆栈上的像素级回归
我正在处理栅格 我有一个带有 7n 层的 RasterStack 我想使用下面的公式计算像素级回归 我试图这样做raster calc 但我的功能失败并显示消息 lm fit x y 偏移量 偏移量 奇异 ok 奇异 ok 中的错误 0 非
r
function
Regression
Raster
calc
有序 logit R polr 的聚类标准误差 - 估计中删除的值
我对 R 很陌生 并且习惯了非常基本的应用程序 现在我遇到了一个问题需要帮助 我正在寻找一种方法聚类标准误 for an 有序逻辑回归 my estimation is similar to this https stats idre uc
r
Regression
LogisticRegression
scipy linregress 函数错误的标准错误返回?
我遇到了一个奇怪的情况 scipy stats linregress 似乎返回了不正确的标准错误 from scipy import stats x 5 05 6 75 3 21 2 66 y 1 65 26 5 5 93 7 96 gra
python
scipy
Regression
将回归摘要写入 R 中的 csv 文件
我有一家公司销售各种产品的收入数据 csv 文件 其中之一如下所示 gt abc Order Week BV Product Number Quantity Net ASP Net Price 1 2013 W44 ABCDEF 92 82
r
csv
Regression
使用 p 值的逐步回归删除 p 值不显着的变量
我想表演一个逐步线性回归 using p values作为选择标准 例如 在每个步骤中删除具有最高即最不显着 p 值的变量 当所有值均由某个阈值定义的显着时停止alpha 我完全知道我应该使用 AIC 例如命令step or stepAIC
r
statistics
Regression
Pvalue
如何合并两个seaborn图?
来自Seaborn 文档 https seaborn pydata org examples joint kde html 以下代码片段将生成下面的图 import numpy as np import pandas as pd impor
python
matplotlib
Regression
Seaborn
通过其他列的回归来填充缺失值(nan)
我有一个包含大量缺失值 NAN 的数据集 我想在 python 中使用线性或多线性回归并填充所有缺失值 您可以在这里找到数据集 Dataset https gofile io c yaGMIr 我使用 f regression X trai
python
machinelearning
Regression
NaN
featureselection
如何将回归线添加到具有按因子进行颜色编码的多个数据系列的图中?
我希望将回归线添加到具有多个按因子进行颜色编码的数据系列的图中 使用brewer pal 调色板 我创建了一个图 其中数据点按因子 plant ID 着色 下面是代码示例 palette brewer pal 12 Paired plot
r
plot
ggplot2
Regression
多项式回归废话预测
假设我想用二次 正交 多项式拟合线性回归模型 然后预测响应 这是第一个模型 m1 的代码 x 1 100 y 2 3 x 5 x 2 rnorm 100 m1 lm y poly x 2 prd 1 predict m1 newdata d
r
Regression
Prediction
寻找逻辑回归的系数
我正在研究分类问题 需要逻辑回归方程的系数 我可以在 R 中找到系数 但我需要在 python 中提交项目 如何获取scikit learn中的系数值 sklearn linear model LogisticRegression http
python
scikitlearn
Regression
LogisticRegression
R:使用 mouseadds lm.cluster 进行聚类稳健标准误差 - 子集和权重的误差
我正在尝试使用 mouseadds 包中的 lm cluster 函数来获取多重插补数据集的稳健聚类标准误差 我能够运行它的标准版本 但当我尝试添加子集或权重时出现以下错误 Error in eval substitute subset d
r
Regression
rmice
在 R 中运行几个简单的回归
所以我有一个与世界发展指标和出生统计相关的数据集 有 188 行和 65 列 我正在尝试采用有目的的选择方法来创建回归模型 第一步是查看所有单独的简单线性模型 我的目标是在 R 中针对我的响应运行每个变量的回归模型 我知道我可以跑lm x
r
loops
Regression
显示 R 和 dplyr 的拟合值
我有数据框DF 我在用R and dplyr来分析它 DF包含 gt glimpse DF Observations 1244160 Variables Channel int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
r
Regression
dplyr
在 R 中具有负值的 3d 黄土平滑上设置上限 0
我有一个有点奇怪的问题 但希望有人能帮助我 我正在尝试创建湖底的表面图 然后添加一些显示植物频率的点 以便直观地了解整个湖中水生植物的分布情况 现在 我正在分别使用 R 中的 scatterplot3d 和lattice 包在 scatte
r
interpolation
Regression
Prediction
loess
循环函数在回归函数中添加大量预测变量
我想改进在回归函数中插入预测变量的方法 fm lt lm formula df dependent variable df 2 df 3 df 4 data df df 数据 frame 在此示例中 我仅放置 4 个预测变量和 1 个 de
r
loops
Regression
如何在javascript中找到多元回归方程
我搜索了堆栈溢出 但没有找到任何与我的问题真正相同的问题 因为没有一个问题真正具有多个自变量 基本上我有一组数据点 我希望能够找到这些数据点的回归方程 到目前为止 我的代码如下所示 w x z 是自变量 y 是因变量 var dataPoi
javascript
Math
Regression
4 年每日数据的滚动回归,每个新回归和不同因变量提前一个月
我有 5 个自变量 附加数据中的 B F 列 和一些因变量 附加数据中的 G M 列 我需要针对所有自变量对每个因变量进行多重回归 回归必须有 4 年的数据窗口 并且每个新的估计都必须提前一个月 我需要提取系数并对每个系数进行 vasice
r
forloop
Regression
beta
rollapply
R 中使用 broom 和 dplyr 进行“多步”回归
我正在寻找一种在 R 中使用 broom 和 dplyr 执行 多步 回归的方法 我使用 多步 作为回归分析的占位符 在其中集成先前回归模型的最终回归模型元素 例如作为拟合或残差 这种 多步 回归的一个例子是工具变量 IV 回归的 2SLS
r
dplyr
Regression
tidyr
broom
R中glmnet中的岭回归;使用 glmnet 包计算不同 lambda 值的 VIF
我有一组多重共线性变量 我正在尝试使用岭回归来解决这个问题 我正在使用glmnetR 中的包 alpha 0 用于岭回归 library glmnet 我有一系列 lambda 值 并且我通过 cv glmnet 选择最佳 lambda 值
r
Regression
Modeling
glmnet
«
1
2
3
4
5
6
...13
»