lm - 우수한 라이브러리

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R은 선형 회귀 (lm/glm)의 비용 함수로 RMSE 대신 MAE (Mean Absolute Error)를 사용할 수 있습니다.

재무 데이터에 대해 여러 회귀를 시도하고 재무 데이터의 한 가지 문제점은 다음과 같습니다. 그것은 정보가 전부가 아닌 극단적 인 이상 치를 많이 가지는 경향이있다. R 선형 회귀 분석에서는 RMSE를 비용 함수로 사용합니다. 나는 이것을 이해한다. RMSE는 파생 상품 등이 있다는 점에서 회귀에 더 유용하다. 그러나 MAE보다 모든 값을 동일하게 취급하는

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mtable 출력에서 'mlm'개체 사용

패키지의 mlm 개체를 mtable에 사용할 수 있습니까? Calls: lm1: lm(formula = Sepal.Length ~ Petal.Length + Petal.Width + Species, data = iris) lm2: lm(formula = Sepal.Width ~ Petal.Length + Petal.Width + Sp

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여러 회귀에 대해 정의 된 컨트롤 세트를 사용하여 R

회귀 분석을 실행하고 있습니다. 그들은 주로 종속 변수에서뿐만 아니라 몇 가지 독립적 인 변수에서도 다릅니다. 그러나 모든 컨트롤의 공통 집합을 가지고, 그래서 나는 (경험적으로) 같은 것을 호출 할 수 싶습니다 lm(y~x_idiosyncratic+common_controls,data=data) 는 R에서이 작업을 수행하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까

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왜 훈련보다 예측에 사용되는 관측치가 적을 때 mlr에서 예측이 작동하지 않습니까?

R에서 다중 회귀 분석을 사용하려고하며 파일에서 데이터를로드하여 데이터를 학습했습니다. "Warning messages: 1: 'newdata' had 45 rows but variables found have 8676 rows 2: In predict.lm(reg, tin) : prediction from a rank-deficient fit

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R - 특정 매개 변수가 lm()에서 양수 계수를 갖도록합니다.

lm()의 특정 매개 변수를 양수 계수로 제한하는 방법을 알고 싶습니다. 몇 가지 패키지 또는 기능 (예 : display)이 모든 계수와 절편을 양수로 만들 수 있습니다. 예를 들어,이 예에서는 x1 및 x2에만 양수 계수가 적용됩니다. x1=c(NA,rnorm(99)*10) x2=c(NA,NA,rnorm(98)*10) x3=rnorm(

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lmList - 나는 데이터 프레임의 많은 부분 집합에 선형 모델을 할 lmList을 사용하고

그룹 정보의 손실 : res <- lmList(Rds.on.fwd~Length | Wafer, data=sub, na.action=na.omit, pool=F) 이 잘 작동, 내가 원하는 출력 (최대 출력 도시되지 않음)를 얻을 : (Intercept) Length 2492 5816.726 1571.260 2493 2520.311

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R에서 model.matrix를 생성하는 것이 메모리에 맞지 않습니다. (모든 메모리 매핑 패키지를 시도했습니다.)

큰 판매 데이터 세트의 lm() R 값을 추정하려고합니다. 데이터 자체가 너무 커서 R이 처리 할 수 없습니다. 약 250MB의 메모리. 문제는 모든 변수와 교차 단어를 포함하도록 lm()을 호출 할 때 model.matrix()의 구성에서 시스템 메모리가 부족하여 크기가 벡터 인 경우 (약 47GB)를 할당 할 수 없다는 오류가 발생합니다. 이해할 수

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경고 : "newdata는 1 행을 가지지 만 변수는 32 행"을 가지고 있습니다. R

R에서 predict와 lm 기능을 사용하면서 특이점을 발견했습니다. 동일한 데이터에 대해 데이터 프레임과 벡터에 대해 다른 결과가 나타납니다. . DataFrame 코드 : data(mtcars) fitCar<-lm(mtcars$mpg~mtcars$wt) predict(fitCar, data.frame(x=mean(mtcars$wt)),

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회귀 직선에 대한 잔차를 그리는 방법 R

데이터 집합 (여기에서 찾을 수 있습니다. https://netfiles.umn.edu/users/nacht001/www/nachtsheim/Kutner/Appendix%20C%20Data%20Sets/APPENC01.txt)이 있으며 선형 회귀를위한 일부 R 코딩을 수행했습니다. 첨부 된 데이터 집합에서 열에 레이블이 지정되지 않습니다. 데이터 세트의 열

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사용 R : 선형 모델 (LM) - 유효 모델 수정이 -

난 순간 R.에서 패널 데이터 모델 (고정 효과)를 설정하는 문제를 구비하고 계수와는 다른 인자에 의해 인터셉트하는 Vary I 다음 코드를 실행하십시오. fe1 <- summary(lm(qnorm(y) ~ factor(Bank) -1 + factor(Country)*x ,data=PDwideHPI)) 각 은행에는 국가별로 6 회의 관찰이 있습니다. 나