데이터를 조각 별 선형 모델에 맞추려고합니다. 분류 된 패키지는 계수에 제약 조건을 적용하는 방법을 찾을 수 없다는 것을 제외하고는 정말 잘 작동합니다. 선형 세그먼트의 기울기를 값 범위 (예 : 세그먼트 1의 경우 0-0.1, 세그먼트 2의 경우> 0.5)로 제한해야합니다. 제약이없는 예제가 있습니다. 감사. library(segmented)
#gen
데이터 프레임이인 100 개의 행이고 행의 1/3이 2 개의 NA 값 (입력 데이터의 경우)을 처리하는 경우 어떻게 처리됩니까? 나는 lm {stats}을 읽었지만 na.action 설정이 true 또는 false로 설정되어 있는지 확실하지 않습니다. na.action = TRUE로 설정하면 전체 행이 삭제되거나 해당 행에 대한 NA 변수가 삭제됩니까? 무
저는 선형 회귀 모델의 교차 검증을 수행하기 위해 R 캐럿을 사용하려고합니다. 어떤 경우에는 내가 표준 LM 구문을 사용하여 다음을 시도 0 통해 절편을 강제 할 : regressControl <- trainControl(method="repeatedcv",
number = 4,
repeats = 5
)
저는 Python을 처음 사용하고 R 사용자였습니다. 내가 받고 있어요 VERY 간단한 회귀 모델에서 다른 결과를 얻었습니다. R에서 빌드 할 때 대 iPython에서 같은 것을 실행할 때와 다릅니다. R- 제곱, P 값, 계수의 중요성 - 일치하지 않음. 출력을 잘못 읽거나 다른 근본적인 오류가 있습니까? R 코드 str(df_nv)
Classes 't
저는 R을 처음 사용하고 lm() 함수에 대해 질문이 있습니다. 내가 할 lm(some_overall_rating ~ Rating, data = Ratings)
출력이 같은 : 내 질문은 나는이 lm() 명령을 호출 할 때 0 5에 나는 범위의 연속 속성입니다 열을 Ratings이 왜 나는이 많은 공동 효능을 가지고 있습니까? 나는 이상적으로 ratin
저는 다단계 분석의 초보자이며 플롯 기능을 사용하여 그래프를 수행하는 방법을 이해하려고 시도합니다 (base-R). 나는 아래의 fit의 출력을 이해하지만 나는 시각화와 함께 투쟁하고있다. t <- seq(0, 10, 1)
df <- data.frame(t = t,
y = 1.5+0.5*(-1)^t + (1.5+0.5*(-1)^t) * t,
제한된 3 차 스플라인을 사용하여 모델링 한 일부 데이터가 있습니다. rms 패키지에서 rcs 변환 함수를 사용하여 선형 모델의 변형 된 변수를 생성합니다. 다음은 5 노트를 사용하는 예제입니다. 나는 데이터에 맞게 후 library('rms')
my_df <- data.frame(
y = -4 * -100:100 + -1.5 * (-100:10
시간이 흐르면서 종속 변수 인 행렬 (5,000 x 5,000)이 있고 시간이 지남에 따라 여러 형식의 행렬이 같은 형식으로 있습니다. 두 매트릭스 모두 NA를 포함하기 때문에 na.exclude을 통해 처리해야합니다. (내가뿐만 아니라 NA의 데이터를 샘플링하는 방법을 몰라?) y <- matrix(rnorm(25000),5000,5000)
x1 <-
두 범주 형 속성, B 및 F을 비롯한 여러 속성에서 선형 회귀 분석을 실행하고 있으며 모든 요소 수준에 대한 계수 값을 얻지 못합니다. B에는 9 개의 레벨이 있으며 F에는 6 개의 레벨이 있습니다. 처음에 모델을 (인터셉터를 사용하여) 실행했을 때, 저는 B에 대해 8 개의 계수를 얻었고, F에 대해 5를 얻었습니다. 각 계수는 절편에 포함 된 첫 번째