regression

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    통계 분석을 수행 할 수 있도록 플랫 파일로 변환해야하는 일부 XML 데이터로 작업하고 있습니다. PRODUCTION_ID, ENTITY_ID, LIQ :이처럼 보이는 플랫 파일로 변환이 싶습니다 <production xmlns="" diffgr:id="production1130" msdata:rowOrder="1129"> <ENTITY_ID>11

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    변수 y1 (종속 변수), x1, x2, x3 (독립 변수) 및 각 변수에 대한 관련 평균값에 대한 포괄적 인 공분산 행렬이 있습니다. 공분산 행렬과 평균값만을 사용하여 다중 회귀를 수행하려면 어떻게해야합니까?

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    나는 시계열에 대해 연구하고 있으며, 지연된 모든 차이점을 유의성을 위해 검사하고 싶다. (근본적으로 손으로 dickey-full test를하는 것도 중요하다. 할 수는 있지만 기계적으로 정말 멋지게 할 수있는 방법이 있어야합니다. 또는 적어도 더 효율적으로. 어떤 아이디어? y <- log.real.gdp.ts delta.y.t <- diff(y,di

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    공분산 행렬이 있고 해당 상관 행렬의 PCA를 수행하려면 공분산 행렬을 먼저 중심에두고 표준 편차로 나눈 값을 표준화해야합니다. 그렇지 않으면 공분산 행렬을 먼저 표준화 한 다음 평균 중심을 표준화해야합니다 그런 다음 PCA를 수행합니까? 왜?

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    회귀율이 kernlab 인 사람 누구나 발생 했습니까? 그것은 어떤 스케일링 요인이나 무언가를 잃어 버리는 것처럼 보이지만, 아마도 나는 그것을 잘못하고 있다고 생각합니다. 내가 명시 적으로 newdata=df를 전달하면 내가 합리적인 결과를 얻을 수있는이 장난감 예와 library(kernlab) df <- data.frame(x=seq(0,10,len

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    선형 모델 목록에서 AIC를 사용하여 단계별 회귀를 수행하고 싶습니다. 아이디어는 선형 모델 목록을 사용하고 각 목록 요소에 stepAIC을 적용하는 것입니다. 그것은 실패합니다. 안녕하세요, 저는 문제를 추적하려고했습니다. 문제를 발견했다고 생각합니다. 그러나, 나는 원인을 이해하지 않는다. 세 가지 경우의 차이점을 확인하려면 코드를 참조하십시오. req

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    필자는 비교를 위해 다양한 함수를 사용하여 이산 카운트 데이터에 적합했습니다. I가 사용 geepack 상기 log(count)에 선형 혼합 효과 모델을 이용하여 GEE 모델 lme (NLME)와, GLMM가 glmer (lme4)를 이용하여 맞춰 및 GAMM은 R.에서 ( gamm4) gamm4를 사용 이 모델을 비교하는 데 관심이 있으며 새로운 데이터

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    내 모델의 계수 중 하나를 0보다 작거나 같게하고 싶습니다. nnls 패키지를 사용하면 모든 계수를 0 이상으로 설정할 수 있지만 특정 계수를 0보다 작게 지정하는 방법은 손실됩니다. 도움을 주시면 감사하겠습니다.

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    정렬 된 다중 단위 로짓 회귀 분석에서 잔차 값과 대입 된 잔차 값을 플로팅해야합니다. polr을 사용할 때 어떻게 잔차를 추출 할 수 있습니까? 잔차를 추출 할 수있는 multinominal logit을 실행하는 다른 함수가 있습니까? 이 내가 문제는 그 객체 '고해상도'는 '널 (null)'이다 options(contrasts = c("contr.tre

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    저는 R을 처음 사용하고 R에 합리적인 함수를 사용하여 다항식 회귀를 수행해야합니다. numerator is A0 + A1*y + A2*y^2 denominator is B0 + B1*y + B2*y^2 을 상기 유리 함수 그래서 우리는 A0, A1, A2, B0, B1 및 B2 상수와 y의 F 값과 값을 부여 F= -(numerator)/denomi