regression

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    如何在MatLab中運行迴歸來找出斜率和截距？

    我試圖做一個迴歸分析，找出了資本資產定價模型的斜率和截距（CAPM）公式： ER = B*RM + A ER和RM與大小兩個已知行向量（100x1） 我想模擬B（斜率）和A（截距）。兩者都應該是一個標量。 我已經在Excel中完成了，但我得到完全不同的輸出，如在MATLAB中。 在MATLAB中，我嘗試了不同的功能，但沒有結果： B = ER\RM % I get output only B
    matlab regression 2017-05-06

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    如何將多個lm摘要輸出保存到數據框或csv？

    我試圖將lm的彙總輸出保存到數據框「csv」或「txt」文件中。我想要做的是對不同的因變量使用lm（最終爲glm），但使用相同的自變量。 這是使用lapply的模型擬合我的代碼： varlist <- names(NDVI)[2:244] models <- lapply(varlist, function(x) { lm(substitute(i ~ efectohuracan, list
    r dataframe regression lm mlm 2017-05-26

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    如何手動生成虛擬變量？

    這裏是頻率過程： freq procedure 爲什麼是TRD_EVENT_ROUFOR_1 & TRD_EVENT_ROUFOR_2列完全零？ 爲什麼它沒有顯示其他的假人（例如TRD_EVENT_ROUFOR_8）？ 問題是什麼？我的代碼哪部分是錯的？ 這是我的代碼？ DATA Sampledata87_02_Mer_DumVar; SET Sampledata87_02_Mer ;
    sas statistics regression dummy-variable 2017-05-26

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    如何調試「對比度只能應用於2級或更多級別的因素」錯誤？

    這裏都是我的工作中的變量： str(ad.train) $ Date : Factor w/ 427 levels "2012-03-24","2012-03-29",..: 4 7 12 14 19 21 24 29 31 34 ... $ Team : Factor w/ 18 levels "Adelaide","Brisbane Lions",..: 1 1 1 1 1 1
    r variables regression glm 2017-05-26

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    爲什麼`speedglm`比`glm`慢？

    我試圖用speedglm實現比glm更快的GLM估計，但爲什麼它更慢？ set.seed(0) n=1e3 p=1e3 x=matrix(runif(n*p),nrow=n) y=sample(0:1,n,replace = T) ptm <- proc.time() fit=glm(y~x,family=binomial()) print(proc.time() - ptm)
    r performance regression glm speedglm 2017-05-26

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    R：MASS :: polr（）中的聚類標準錯誤

    我試圖使用MASS程序包的polr()函數來估計具有集羣標準錯誤的有序邏輯迴歸。沒有內置的集羣功能，因此我正在尋找（a）軟件包或（b）使用模型輸出計算集羣標準錯誤的手動方法。我計劃使用margins包來估計模型的邊際效應。 下面是一個例子： library(MASS) set.seed(1) obs <- 500 # Create data frame dat <- data.frame
    r regression logistic-regression 2017-05-26

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    環路許多回歸和報告係數

    請出示迴歸的循環的每個企業平均和最大像這樣和報告係數： lm(colmean$MSFT~colmax$MSFT) lm(colmean$AAPL~colmax$AAPL) lm(colmean$GOOGL~colmax$GOOGL) Data: > head(colmax) MSFT AAPL GOOGL 1 21.23999 5.201410 97.810 2 21.
    r loops for-loop regression 2017-05-27

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    比較不同估算值的分數是否正確？

    我從scikit的不同評估者獲得不同的評分值。 SVR（內核= 'RBF'，C = 1E5，γ= 0.1）0.97368549023058548 線性迴歸0.80539997869990632 DecisionTreeRegressor（MAX_DEPTH = 5）0.83165426563946387 由於所有迴歸估計應使用R平方得分，我認爲他們是可比較的，即得分越接近1，模型訓練得越好。但是，
    python scikit-learn regression 2017-05-28

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    多次擬合sklearn線性迴歸分類器添加數據點或者只是替換它們？

    X = np.array(df.drop([label], 1)) X_lately = X[-forecast_out:] X = X[:-forecast_out] df.dropna(inplace=True) y = np.array(df[label]) X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_tes
    python scikit-learn regression 2017-05-30

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    隨機效應和另外一個光滑的化妝協方差矩陣非正定

    我在mgcv使用gam擬合模型 m <- gam(y ~ s(x) + s(Group, bs = "re")) 然而，這使得協方差矩陣 vcov(m) 非 - 正確的。此外，估計的s(x)只是一條直線。 現在，除去s(x)部分修復vcov問題，並移除s(Group)還修復了這些問題，然後估計曲線s(x)是不是一條直線。 有人知道爲什麼發生這種情況，以及如何解決它？這樣我可以同時包括s(x
    r regression gam mgcv 2017-06-01
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