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获取“lm()”返回的“mlm”对象回归系数的置信区间
我正在运行具有 2 个结果变量和 5 个预测变量的多元回归 我想获得所有回归系数的置信区间 通常我使用该功能lm但它似乎不适用于多元回归模型 对象mlm 这是一个可重现的示例 library car mod lt lm cbind inco
r
Regression
linearregression
LM
MLM
计算 DFFITS 作为回归中杠杆率和影响力的诊断
我正在尝试手动计算 DFFITS 获得的值应该等于通过以下方式获得的第一个值dffits功能 不过我自己的计算肯定有问题 attach cars x1 lt lm speed dist data cars all observations
r
Regression
linearregression
LM
R 中多重插补数据集的多级回归模型(Amelia、zelig、lme4)
我正在尝试对多重插补数据运行多级模型 由 Amelia 创建 该样本基于 group 24 N 150 的聚类样本 library ZeligMultilevel ML model 0 lt zelig dv 1 tag 1 group m
r
Regression
missingdata
multilevel
rzelig
R:如何读取列线图来预测所需的变量
我正在使用 Rstudio 我使用函数创建了列线图nomogram从包装中rms使用以下代码 从示例代码复制文档 http www inside r org packages cran rms docs nomogram library r
r
Regression
我可以在 mgcv::gam.plot() 中对 y 轴有一个类似于“系数”的解释吗?
我已经读过一些有趣的替代品来解释plot mymodel 函数从一个gam适合像这个答案 https stats stackexchange com questions 430606 make nonlinear smooth interp
r
Regression
gam
回归分析中的分类特征数据和序数特征数据差异?
在进行回归分析时 我试图完全理解分类数据和序数数据之间的差异 目前 已经明确的是 分类特征和数据示例 颜色 红 白 黑为什么分类 red lt white lt black逻辑上是不正确 序数特征和数据示例 状况 旧的 翻新的 新的为什么序
如何使用彩色置信区间带绘制回归原始比例的回归图?
我想从线性模型中绘制线条和 95 置信区间 其中响应已按数据的原始比例进行 Logit 转换 因此 结果应该是一条曲线 包括原始尺度上的置信区间 而在 Logit 变换尺度上它将是一条直线 参见代码 Data dat lt data fra
r
plot
Regression
transformation
confidenceinterval
chol.default(K) 中出现错误:5 阶前导小数对于 betareg 不是正定的
我正在尝试适应一个beta regression模型使用betareg function of the betareg package对这些数据 df lt data frame category c c1 c1 c1 c1 c1 c1 c
r
Regression
LM
beta
使用 scipy.ODR 的线性回归失败(解决方案未满级)
尝试使用 scipy odr 进行线性回归也是如此 然而 它却惨遭失败 scipy odr 之前曾为我工作过 我在代码中没有看到任何错误 我能想到的唯一原因是斜率可能太小 但我不明白这会如何困扰 scipy 感谢您的帮助 代码 usr bi
python
matplotlib
scipy
Regression
onedefinitionrule
如何使 group_by 和 lm 更快?
这是一个样本 df lt tibble subject rep letters 1 7 c 5 6 7 5 2 5 2 day c 3 7 2 7 1 7 3 7 6 7 3 7 6 7 x1 runif 32 x2 rpois 32 3
r
performance
Regression
linearregression
LM
使用 R 绘制二次回归线
我对 R 很陌生 而且对 R 也很陌生plotly 我正在尝试绘制二次 即二次多项式 回归线 一旦一些价格与年份 以及相同的价格与某些整数列表 可以相同 比方说分数 本例中的数据是 price c 995 675 690 600 612 7
r
Regression
plotly
quadratic
rplotly
用于桌面应用程序回归测试的自动化测试工具[关闭]
Closed 此问题正在寻求书籍 工具 软件库等的推荐 不满足堆栈溢出指南 help closed questions 目前不接受答案 我正在开发一个使用 Infragistic 网格的桌面应用程序 我们需要自动化回归测试 仅 QTP 不支
Automation
Regression
使用重复条目绘制置信区间和预测区间
I have a correlation plot for two variables the predictor variable temperature on the x axis and the response variable d
python
pandas
Regression
StatsModels
如何从 R 中的 ols 对象中提取斜率的 p 值
If I do data mtcars m1 lt lm mpg cyl data mtcars x TRUE y TRUE 然后我可以使用提取斜率的 p 值summary m1 coefficients 2 4 但如果我这样做 libra
r
Regression
如何为 lm() 设置平衡单向方差分析
我有数据 dat lt data frame NS c 8 56 8 47 6 39 9 26 7 98 6 84 9 2 7 5 EXSM c 7 39 8 64 8 54 5 37 9 21 7 8 8 2 8 Less 5 c 5 9
r
Regression
linearregression
LM
ANOVA
GEKKO - 使用自定义目标函数进行参数估计 - 错误代码 -13
我已经使用 Gekko 教程 线性和非线性回归 中介绍的相同技术成功地执行了稳态参数估计 下面是代码 coding utf 8 Spyder Editor This is a temporary script file from io im
Regression
gekko
带有管道和 GridSearchCV 的 StandardScaler
我已将 standardScaler 放在管道上 并且 CV mlpregressor predict x test 的结果很奇怪 我想我必须从 standardScaler 取回这些值 但仍然不知道如何做 pipe MLPRegresso
python
scikitlearn
Regression
Analysis
pandas dataframe python中的偏相关系数
我在 pandas 数据框中有一个数据 例如 df X1 X2 X3 Y 0 1 2 10 5 077 1 2 2 9 32 330 2 3 3 5 65 140 3 4 4 4 47 270 4 5 2 9 80 570 我想做多元回归分
pandas
NumPy
statistics
Regression
correlation
在 R 中拟合平滑样条线(GAM 函数):拟合样条线所需的结数出现错误 - 结点要求增加
我正在尝试将平滑样条拟合到看起来有两个峰值的数据 首先 我将平滑样条拟合到数据中 以识别结的潜在位置 library npreg library splines library mgcv x lt c 20 70 20 44 20 58 2
r
Regression
Spline
gam
mgcv
如何从 LogisticRegressionCV 和 GridSearchCV 获得可比较且可重复的结果
我想用不同的参数对不同的分类器进行评分 为了加速LogisticRegression I use LogisticRegressionCV 至少快 2 倍 并计划使用GridSearchCV为他人 但问题是它给了我平等C参数 但不是AUC
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machinelearning
scikitlearn
Regression
LogisticRegression
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