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R中线型的更多变化(添加点,加号...)
我在R中的一个图中绘制了几条回归线 . 我使用 abline() 中的 lty= 设置来区分它们 . 但是,一旦我有三条以上的线条,我发现这一点非常不满意:所有line types看起来都太相似了 . (我的图表需要是黑/白 . ) 我确信必须有一种方法可以在R中组合符号和线条(有一条没有符号的虚线,一条有十字架的线条等),但至少对于 abline() 来说无法弄明白 . 我基本上在考虑将pch... -
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具有异方差结构的线性混合效应模型用于误差
在眼科学领域的随机临床试验中,我想找到由线性混合效应模型给出的R实现 . log(y_ijk) = b0 + b1_j + b2_k + b3_jk + w_i + e_ijk 其中 y_ijk 是残留抗生素的量, b1_j 是结构的影响( j=1 如果角膜和 j=2 如果是水样), b2_k 是治疗的效果( k=1,2,3 ), b3 是相互作用, w_i 是随机效应和 e_ijk 是随机误差... -
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plot.lm错误:$运算符对原子向量无效
我有以下回归模型与转换: fit <- lm( I(NewValue ^ (1 / 3)) ~ I(CurrentValue ^ (1 / 3)) + Age + Type - 1, data = dataReg) plot(fit) 但是 plot 给了我以下错误: Error: $ operator is invalid for atomic vectors 关... -
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绘制ggplot2中的多元回归线
这里有点新手问题 . 我想用ggplot2来绘制我的多元回归模型,但是我遇到了一个错误 . 在决定询问社区之前,我在论坛上做了一些研究 . original question错误地发布在错误的论坛中 . 我理解如何绘制一个简单的线性回归: ggplot(data, aes(x=X, y=Y))+geom_point()+ geom_smooth(method='lm',formula=Y~... -
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R:使用预测函数将标准误差和置信区间添加到预测中
我做了这个模型: model <- lm(mpg ~ wt, mtcars) 我现在想要预测新数据,我可以用 effects 包来做 library(effects) effect_df <- as.data.frame(effect(c("wt"), model, list(wt = 1:5))) effect_df wt fit ... -
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R [重复]中的约束线性回归系数
这个问题在这里已有答案: R : constraining coefficients and error variance over multiple subsample regressions [closed] 1回答 我估计R中的几个普通最小二乘线性回归 . 我想约束回归中的估计系数,使它们相同 . 例如,我有以下内容: z1 ~ x + y z2 ~ x + y 我希望第一次回归中y的... -
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重复测量线性回归R.
我有16个科目的实验 . 每个受试者具有连续变量Age,BMI和bloodlevelA的3个基线测量值 然后每个受试者在5天(第1-5天)经历相同的治疗研究方案 . 每天进行进一步的血液测量(血液水平B) . mydata是长格式,每次测量血液水平B一行 subject = c("one", "one", "one", "one... -
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如何用pytorch中的SGD成功训练一个简单的线性回归模型?
我试图用SGD在pytorch中训练一个简单的多项式线性回归模型 . 我写了一些自包含(我认为是非常简单的代码),然而,由于某种原因,我的模型没有按照我的想法进行训练 . 我从正弦曲线中采样了5个点,并尝试用4度多项式拟合它 . 这是一个凸问题,所以只要我们有足够的迭代和足够小的步长,GD或SGD应该找到零列车误差的解决方案 . 尺寸 . 出于某种原因,我的模型不能很好地训练(即使它似乎正在改变模... -
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使用stata估计线性回归
如何使用OLS与stata命令'regress'估计线性回归,如何变换a的斜率以满足以下回归形式enter image description here α= E / PIB 退步bc a -
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R中线性回归的意外预测()结果
我正在制作一个代码,根据历史数据预测每小时的自行车租赁率 . 数据具有许多属性(如下所示),为了适应模型,我使用了线性回归模型,然后我预测了结果,它向我显示了一些意外的结果,如负值和十进制数 . 这是我的火车对象的头部: > head(train) datetime season holiday workingday weather temp atemp humi... -
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在SQL Server R服务中使用lm-model进行预测时,“因素具有新级别”错误
我是R的新手,但试图将它与SQL Server R服务一起使用 . 作为R脚本的输入,我选择几个数字列和一个带有分类数据的文本列 . 让它成为“company_name” . 然后我执行: declare @script_r nvarchar(max) = ' dat <- InputDataSet; model <- lm(first_commission_received... -
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{Methcomp} - 戴明/正交回归 - 拟合置信区间的好
以下问题this post . 我有以下数据: x1,疾病症状 y1,另一种疾病症状 我使用Deming回归拟合x1 / y1数据,其中vr(或sdr)选项设置为1.换句话说,回归是总最小二乘回归,即正交回归 . 请参阅图表的上一篇文章 . x1=c(24.0,23.9,23.6,21.6,21.0,20.8,22.4,22.6, 21.6,21.2,19.0,19.4,21.1,2... -
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Python / Matplotlib:在给定截距和斜率的情况下将回归线添加到绘图中
使用以下小数据集: bill = [34,108,64,88,99,51] tip = [5,17,11,8,14,5] 我计算了最佳拟合回归线(手动) . yi = 0.1462*x - 0.8188 #yi = slope(x) + intercept 我使用Matplotlib绘制了原始数据,如下所示: scatter(bill,tip, color="black"... -
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Matlab fitlm绘制错误栏
我正在使用fitlm来拟合一组数据,现在我正在尝试将错误栏添加到我的情节中 . 首先,从fitlm获得的错误是写成“均方根误差”的错误?!如果是,我如何将此错误作为错误栏添加到我的情节中? mdl1 = 线性回归模型:y~1 x1 估计系数:估算SE tStat pValue ________ _________ ______ ______ (Intercept) 2.1999 0... -
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多元线性回归处理NA
我是统计世界的新手,所以一些简单的建议将被承认...... 我在R中有一个数据框 Ganeeshan Year General OBC SC ST VI VacancySC VacancyGen VacancyOBC Banks Participated VacancyST VacancyHI 1 2016 52.5 52.5 41.75 31.50 ... -
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在Java中使用matricies进行多元线性回归
我是一个量子新手试图使用Java中的apache通用数学库来计算回归系数 . 我试图使用OLSMultipleLinearRegression类来估计多元线性回归模型的回归系数和残差,该模型定义了回归和y,它是[nX1]状态向量 . 观察或回归量由状态向量x定义,状态向量x也是[nX1]状态向量 . 带有样本数据的测试如下: //n=3 double[][] y = new double[][]{... -
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R和Python中的线性回归 - 在同一问题上的结果不同
我正在训练我在py中学习我的数据技能,这是我在R中学到的 . 虽然,我对一个简单的线性回归有疑问 气候变化数据:[link here] Python脚本 import os import pandas as pd import statsmodels.api as sm train = df[df.Year>=2006] X = train[['MEI', 'CO2', 'CH4',... -
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选定特征的线性回归分析 - JAVA,WEKA
我想对选定的特征进行线性回归分析,这些特征是通过在java中使用特征选择过程获得的 . 我知道如何在weka中执行它,但想在java中执行它 . 任何人都可以给我一个关于如何以及从哪里开始的方法,如果可能的话,任何示例代码都将是一个很大的帮助 . 谢谢 -
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用PyMC3进行基本贝叶斯线性回归预测
当新数据可用时,我想使用我的PyMC3 LR模型获得预测变量 y 的80%HPD范围 . 因此,为我的原始数据集中的 x 的新值推断 y 的值的可靠分布 . 模型: with pm.Model() as model_tlr: alpha = pm.Normal('alpha', mu=0, sd=10) beta = pm.Normal('beta', mu=0, sd=10) ... -
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贝叶斯与OLS
我在网上发现了这个问题 . 有人可以详细解释一下,为什么使用OLS更好?是不是因为样本数量不足?另外,为什么不使用所有1000个样本来估计先前的分布呢? 我们有1000个随机抽样的数据点 . 目标是尝试使用k个回归变量中的一个响应变量构建回归模型 . 哪个更好? 1.(贝叶斯回归)使用前500个样本来估计假设的先验分布的参数,然后使用最后500个样本来更新后验分布之前的后验估计,以用于最终回归模... -
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Java中的线性回归类似于R [duplicate]
可能重复:是否有更好的线性回归的Java库? (例如,迭代重加权最小二乘) 我有一个以下代码inf R,但我需要在java中实现相同的东西 . 我在数学方面不是很敏锐,所以需要一些帮助 . test_trait <- c( -0.48812477 , 0.33458213, -0.52754476, -0.79863471, -0.68544309, -0.12970239, 0.02... -
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使用Numpy的最小二乘法进行线性回归后的奇怪图
我正在使用多个变量进行线性回归 . 为了获得thetas(系数),我使用了Numpy的最小二乘 numpy.linalg.lstsq 工具 . 在我的数据中,我有 n = 143 功能和 m = 13000 训练示例 . 我想根据区域绘制房价并显示此功能的拟合线 . 数据准备代码(Python): import pandas as pd import numpy as np import matp... -
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用PyMC3预测贝叶斯线性回归中的新数据后验
使用PyMC3执行贝叶斯线性回归 . 我构建了我的模型,我想使用相同的模型预测新X值的后验 . 我一直在尝试按照文档网站上的说明进行操作:https://pymc-devs.github.io/pymc3/notebooks/posterior_predictive.html(参见预测) . 这包括在分析之前使您的X值成为theano共享变量,然后在模型构建之后更改值,并运行 run_ppc() ... -
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贝叶斯线性回归如何对非随机化的交通强度数据集起作用?
我试图在接下来的15分钟内预测每条车道的强度(这是我论文研究的一部分) . 我有一个数据集,其中包含过去3个月每15分钟每条泳道的强度 . 我在 Azure Machine Learning 中使用了6种不同的机器学习算法来检查哪一种算法最准确 . 我选择了贝叶斯线性回归来描述算法以及它逐步完成的工作 . 我仍然不清楚该算法是如何工作的,因为我不擅长详细的数学 . 这就是为什么我使用 Cloud ... -
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python中的回归系数计算
我有一个Dataframe和一个活动的输入文本文件.Dataframe是通过pandas生成的 . 我想用下面的公式找出每个术语的回归系数Y = C1aX1a C1bX1b ... C2aX2a C2bX2b .... C0, 其中Y是活动Cna,残差选择a在位置n的回归系数,X虚拟变量编码(xna = 1或0)对应于位置n处残差选择a的存在与否,以及C0的平均值活动 . 我的数据框看起来很喜欢 ... -
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使用具有线性回归模型的函数
我可以运行多个线性回归,并在每个模型中通过从data.frame中删除一个观察来估计系数,如下所示: library(plyr) as.data.frame(laply(1:nrow(mtcars), function(x) coef(lm(mpg ~ hp + wt, mtcars[-x,])))) (Intercept) hp wt 1 37.4... -
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哪种预测建模技术最有帮助?
我有一个训练数据集,根据他们在过去几年(2005-2007)的表现,给出了各种板球运动员(2008年)的排名 . 我将使用这些数据开发一个模型,然后将其应用于另一个数据集,以使用已经提供给我的数据(2009-2011)预测玩家的排名(2012) . 哪种预测模型最适合这种情况?使用不同形式的回归或神经网络的利弊是什么? -
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单线预测与线性回归
实现如下的线性回归: from sklearn.linear_model import LinearRegression x = [1,2,3,4,5,6,7] y = [1,2,1,3,2.5,2,5] # Create linear regression object regr = LinearRegression() # Train the model using the traini... -
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LinearRegression():使用cross_val_score进行R2评分 - 结果很奇怪
我正在使用cross_val_score()函数计算我的拟合系数.2605614_ . 这是我的代码: from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import cross_val_score X = data.iloc[:,0:13] y = data.iloc[:,13] lin ... -
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获取`lm()`返回的“mlm”对象的回归系数的标准误差
我想对同一个回归量运行10次回归,然后拉出所有标准错误 without using a loop . depVars <- as.matrix(data[,1:10]) # multiple dependent variables regressor <- as.matrix([,11]) # independent variable allModels <- lm(depVa...