non-linear-regression

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Matlab : non-linear-regression, 2 criteria

나는 순 생태계 CO2 교환 (NEE)을 예측하기 위해 3 가지 독립 변수 (빛, 온도 및 증기압 부족 (VPD))를 사용하여 비선형 모델에 적합하도록 노력하고 있습니다. 내가 nlinfit 함수를 사용하는 방법을 알고 있지만, 내 문제는 내가이 개 기준을 사용하고자하는 것입니다 : - 1. if VPD < 1.3 NEE = (Param(1).*Param

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Multiplicative regression

하나의 연속 종속 변수 (y)와 3 개의 범주 독립 변수 (x1, x2, x3)가있는 데이터 세트의 회귀 모델을 계산하려고합니다. 예를 들어, y는 스마트 폰에 지불하는 가격이고 x는 세 가지 기능 (색상, 크기 및 저장 공간)입니다. 내 생각에 각 기능은 (알 수없는) 기준 가격과 관련하여 곱하기 요소를 나타냅니다. 따라서 휴대 전화의 기본 가격이 100

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가변 예측 예측 방정식을 목표로하는 Python 모델

예측 모델을 만들려고하고 있으며 현재 JMP 모델로 작업하고 있습니다. 우리의 현재 접근법은 n 번째 다항식을 추측 한 다음 어떤 용어가 중요한 모델 효과가 아닌지 살펴 보는 것입니다. 다항식이 항상 최상의 것은 아니며 이로 인해 많은 혼란과 나쁜 모델이 생깁니다. 우리의 데이터는 2 ~ 7 개의 효과를 가질 수 있으며 항상 하나의 응답을 갖습니다. 저는

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MATLAB은 - fmincon에 대한 목적 함수를 작성()

나는 기능 다음 최소화하기 위해 nDOF, nprocs을 필요로하고 T는이 테이블 의 첫 번째 두 개의 열에서 가져옵니다 그래서 벡터를 다음과 같이 MATLAB에 넣었습니다. nDOF = 3993 3993 3993 3993 3993 3993 3993 3993 7

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`predict.nls` 반환 지정된`newdata`

Link to dataset 정의 매개 변수에 예측보다는 값을 장착 : nls.full <- nls(M ~ (m^(alpha0 + alpha1 * s + alpha2 * v + alpha3 * s * v)) * (beta0 + beta1 * s + beta2 * v + beta3 * sv + a * gamma0 + gamma1

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`nls`이 내 모델의 매개 변수를 추정하지 못했습니다.

힙스 법칙에 대한 상수를 계산하려고합니다. # Function for Heaps law heaps <- function(K, n, B){ K*n^B } heaps(2,117795,.7) #Just to test it works 그래서 n = Word Occurrences 및 K 및 B는 고유의 내 예측을 찾기 위해 상수해야 값이다 : 나는

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R - darch() 및 predict()를 사용하여 모델을 비선형 회귀에 맞추는 방법?

darch()를 사용하여 모델을 비선형 회귀 분석에 적합 시키려고합니다. 내가 예측의 값을 얻을 수하려고 할 때 그것이 내가 기다리고 값처럼 보이지 않는, 그러나 library(darch) x = seq(-10, 10, 0.2) e = function(x) { return(rnorm(n = length(x), 0, sqrt(0.1))) }

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R 오류 : 값

비선형 실제 데이터를 시작하지 않고 파라미터 N = 2,600 SAMPLE X values 71.33 74.98 80 85.35 90.03 Y values 119.17 107.73 99.72 75 54.59 는 I 수동 R의 NLS 수식을 사용하여 시작점 formula: y = b/x^2+a manual: y = 800000/x^2-39.5 su

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R에서 모자/투영/영향 행렬 또는`nls` 모델 객체의 값을 어떻게 추출하나요?

lm 또는 glm 유형의 객체 또는 lmer 유형의 객체의 경우 R 함수 hatvalues()을 사용하여 모델에서 해트 값을 추출 할 수 있습니다. 그러나 이것은 분명히 nls 개체에서는 작동하지 않습니다. 나는 모든 방법으로 봤지만,이 값을 얻을 수있는 방법을 찾을 수 없습니다. nls은 단순히 모자 행렬을 만들지 않습니까, 아니면 어떻게 든 비현실적 인

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nls.lm이있는 ODE 모델에 맞는 매개 변수 및 초기 조건

현재이 튜토리얼 (http://www.r-bloggers.com/learning-r-parameter-fitting-for-models-involving-differential-equations/)에 따라 Levenberg-Marquardt 루틴 (nls.lm)을 pkg-minpack.lm으로 사용하여 ODE 기능 응답을 맞추려고합니다. 예에서 그는 제 I