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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
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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
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
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