regression

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    我可以使用協方差矩陣來指定nlme函數gls中的相關結構嗎？

    我希望使用R包中的函數gls來分析一組嵌套的空間樣本，其中許多樣本在至少一些空間座標中重疊。我想使用corStruct或pdMat對象來解釋響應變量（我在每個空間示例中測量的東西）中的非獨立性，但我對如何執行此操作感到困惑。 我已經生成了一個協方差矩陣，它應該對空間樣本之間的非獨立性的所有信息進行編碼。每行/列是不同的空間樣本，對角線包含每個空間樣本捕獲的採樣單元的總數，非對角線元素包含空間樣本之
    r regression nlme 2017-10-12

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    在3d空間中獲得良好的插值/擬合1d曲線 - Python

    我有一套我想擬合空間曲線的3d座標(x,y,z)。有沒有人知道Python的現有例程？ 根據我發現的（https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/interpolate.html），現有模塊用於將曲線擬合到一組2d座標，以及其他用於將曲面擬合到一組3d座標的模塊。我想要中間路徑 - 將曲線擬合成一組三維座標。 編輯 - 我找到一個明確的答案，這在另一個帖子
    python 3d regression curve-fitting spline 2017-10-13

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    在chol.default（K）獲取錯誤：訂單5領先的未成年人不正定與betareg

    我試圖使用，以適應betaregression模型betaregpackage對這些數據的betaregfunction： df <- data.frame(category=c("c1","c1","c1","c1","c1","c1","c2","c2","c2","c2","c2","c2","c3","c3","c3","c3","c3","c3","c4","c4","c4","c4",
    r regression lm beta 2017-10-13

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    gvlma不返回GlobalTest組件

    我想測試數據集的線性迴歸假設。 這裏是我的代碼： reg <- lm(est~emp_app, temp) gvlma::gvlma(reg) 返回： Call: lm(formula = est ~ emp_app, data = temp) Coefficients: (Intercept) emp_app -639.17804 0.06408 我明白gvlma應該返回
    r regression 2017-10-14

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    從pandas df生成「最佳擬合」斜率梯度並填充新列b

    我試圖在數據框中的兩個字段的單個子集上添加斜率計算，並將斜率值應用於每個子集中的所有行。 （我之前在excel中使用過「斜率」函數，儘管我並沒有結婚到準確的算法，「desired_output」字段就是我期望的輸出結果，子集由「strike_order」列，子集從1開始，而不是具有特定的最高值。 「IV」是y值 「罷工」是x值 任何幫助，將不勝感激，因爲我不知道在哪裏具有此開始.... impor
    python pandas regression best-fit 2017-10-15

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    試圖在Rstudio中進行重置測試

    我正在嘗試在Rstudio中進行重置測試。我新來這個。 這是我的代碼： model1 <- lm(inntekt ~ arbeidstid + kvinne + alder + leder + utd_hoy, data = d) summary(model1) install.packages("lmtest") library("lmtest") resettest(lm, pow
    r testing rstudio regression reset 2017-10-15

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    爲什麼我的模型與來自train_test_split的測試數據無關，而與新數據無關？

    我是機器學習的新手。 我有一個連續的數據集。我正在嘗試使用幾個功能對目標標籤進行建模。我利用train_test_split函數來分離列車和測試數據。我正在訓練，並使用下面的代碼測試模型： X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = Sequential() model.ad
    python machine-learning neural-network regression train-test-split 2017-10-17

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    因素和奶嘴迴歸

    好吧，我有兩個問題 - 也許他們是相關的 - 用假人和的因素。我將使用一個與我的數據庫非常相似的示例。我有20個專欄，有幾個名字，比如說一個國家的總統（例如「喬治W」，「比爾C」等）。另外，我有25列策略（例如「str_1」，「str2」等）。它們都在同一個數據庫中，例如「dat」，以及其他變量，如y和x。 例如 ============================= y x preside
    r regression interaction 2017-10-17

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    Logistic迴歸雙循環R

    我想對我的數據集中的每個變量對進行邏輯迴歸，排除已經迴歸的對。所有變量都是二項式的。輸出應該包括測試對和測試統計。由於我有不同的數據集，所以我不得不使用它，我正在嘗試編寫一個腳本，該腳本可用於包含各種數量的變量的所有二項式的不同數據集。 樣本數據集包含6個名爲Var1的變量：Var6，每個變量有50個觀察值。 Var1 = c(rbinom(50,1,0.5)) Var2 = c(rbinom(
    r loops double regression 2017-10-18

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    時間序列迴歸 - RandomForest

    道歉的愚蠢問題 - 總計n00b在這裏。 比方說，我有以下數據集。 date,site,category,locale,type,rank,sessions,logins 01/01/2017,google.com,search,US,free,1,3393093,50000 01/01/2017,google.com,overall,US,free,1,3393093,50000 01/0
    scikit-learn time-series regression random-forest 2017-10-20
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