predict

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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))) }

r model neural-network predict non-linear-regression 2016-10-10

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SPC (Statistical Process Control) 예측

시나리오에 대해 간략하게 설명하겠습니다. 회사 대량은 품질 목적으로 치수 (길이, 반경, 두께 등)를 측정해야하는 밸브/너트/볼트 등과 같은 부품을 생산합니다. 모든 조각을 검사하는 것이 가능하지 않으므로 일괄 처리 방식으로 선택됩니다. 예 : 100 개씩의 배치에서 임의로 선택됩니다. & 치수 측정 평균은 &이며 SPC 관리도 (y 축 평균 치수는 x 축

r machine-learning forecasting predict spc 2016-08-22

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newdata가 적은 레벨 일 때 predict.glm

newdata의 레이블과 레벨 (기본 레벨의 정수)이 열 데이터의 레벨과 일치하지 않을 때 predict()이 잘못된 예측을하지 않는다는 것을 증명하려고했습니다. 내가 그 코드를 공유하고 있다는 것을 알았지 만, newdata을 예측할 때 R이 정확히 무엇을하고 있는지 묻고 싶습니다. 나는 그것이 훈련 데이터에 newdata을 추가하지 않는다는 것을 안다.

r regression glm predict 2016-08-28

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predictive_segmented의 오류

세그먼트 회귀를 사용하여 예측을하려고했는데 오류가 발생했습니다. "오류 (eval (expr, envir, enclos) : 'U1.Sepal.Width'개체를 찾을 수 없음 '오류). 내가 도대체 ​​뭘 잘못하고있는 겁니까? library("segmented") data("iris") breaks <- list(Sepal.Width =

r regression predict piecewise 2016-09-01

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glm`predict()`오류 : "list"클래스의 객체에 적용 할 수있는 'predict'의 적용 가능한 메소드가 없습니다.

예측 함수에 입력되는 객체 유형을 제어하는 ​​데 문제가 있습니다. 여기에 glm 객체를 생성 내 단순화 된 기능입니다. fitOneSample <- function(x,data,sampleSet) { #how big of a set are we going to analyze? Pick a number between 5,000 & 30,000,

r regression glm predict 2016-09-02

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`lm`을 사용한 선형 모델 : 예측값 합계의 예측 분산을 구하는 방법

아래 예에서와 같이 여러 예측자를 가진 선형 모델로부터 예측 된 값을 합산하고 합산 분산 표준을 계산하려고합니다 오류 및 아마도이 합계에 대한 신뢰 구간. 내가하고자하는이 newdat <- list(Girth = c(10,12,14,16) 총 Volume 예측 : pr <- predict(lm.tree, newdat, se.fit = TRUE) tot

r regression linear-regression lm predict 2016-09-05

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예측

`난 두 값을 예측하려고 모델 data(mtcars) #is already available in R m1 = loess(mtcars$mpg ~ mtcars$cyl + mtcars$disp) # the prdedict function works well y.predict <- predict(m1, data.frame(mtcars$cyl, mtcars

r regression prediction predict loess 2016-09-11

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이벤트 날짜를 예측하십시오.

날짜와 발생한 이벤트가있는 데이터베이스가 있습니다. 나는이 데이터에 대해 어떻게 기계 학습 알고리즘을 실행하여 다음 이벤트가 언제 발생할 것인지를 예측할 수있는 방법을 알고 싶습니다. 나는 이런 식으로 뭔가를 찾고 예측할 수있는 숫자 나 해답이 아닌 날짜를 찾았습니다. 어떻게 보관할 수 있습니까? Amazon Machine Learning을 사용하여이를 수

machine-learning prediction predict 2016-09-16

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모델 객체가없는 ns 스플라인 파라미터로부터 예측하는 방법

R에 맞는 glm의 계수가 있고 새로운 데이터 세트의 예상 값을 예측하고 싶습니다. 모델 객체가 있다면 predict()를 사용하면 간단합니다. 그러나 지금은 오프 사이트이고 데이터 기밀성 때문에 더 이상 모델 객체가 없습니다. 모델 계수가 포함 된 요약 (모델)을 사용하여 생성 된 요약 개체 만 있습니다. 계수를 사용하여 간단한 모델의 예상 값을 예측하기

r glm spline predict 2016-09-19

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glmer AICcmodavg에 대한 예측 값

나는 AICcmodavg로 고정 효과에 대한 예상 값 (원래의 확률 ~ 확률로)과 SE를 얻을 수 있지만 어떤 성공도 시도하지 않고 있다는 것을 알고 있습니다 ... 누군가가 나를 도와 줄 수 있습니까? 그? 미리 감사드립니다 library(lme4) (gm1 <- glmer(cbind(incidence, size - incidence) ~ period

r glm predict 2016-09-22

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