Resultados de la búsqueda a petición "linear-regression"
Modelo lineal de adaptación / ANOVA por grupo [duplicado]
Esta pregunta ya tiene una respuesta aquí: Regresión lineal y grupo por en R [/questions/1169539/linear-regression-and-group-by-in-r] 10 respuestasEstoy tratando de correranova() en R y se encuentra con alguna dificultad. Esto es lo que he hecho ...
R - Calcular prueba MSE dado un modelo entrenado de un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba
Dados dos conjuntos simples de datos: head(training_set) x y 1 1 2.167512 2 2 4.684017 3 3 3.702477 4 4 9.417312 5 5 9.424831 6 6 13.090983 head(test_set) x y 1 1 2.068663 2 2 4.162103 3 3 5.080583 4 4 8.366680 5 5 8.344651Quiero ajustar una ...
¿Existe una estimación rápida de la regresión simple (una línea de regresión con solo intersección y pendiente)?
Esta pregunta se refiere a un procedimiento de selección de funciones de aprendizaje automático. Tengo una gran matriz de características: las columnas son las características de los temas (filas): set.seed(1) features.mat <- ...
Análisis de regresión múltiple en R usando descomposición QR
Estoy tratando de escribir una función para resolver la regresión múltiple usando descomposición QR. Entrada: vector y y matriz X; salida: b, e, R ^ 2. Hasta ahora tengo esto y estoy terriblemente atrapado; Creo que he hecho todo demasiado ...
Error plot.lm: $ operador no es válido para vectores atómicos
Tengo el siguiente modelo de regresión con transformaciones: fit <- lm( I(NewValue ^ (1 / 3)) ~ I(CurrentValue ^ (1 / 3)) + Age + Type - 1, data = dataReg) plot(fit)Peroplot me da el siguiente error: Error: $ operator is invalid for atomic ...
Trazar la curva de densidad condicional `P (Y | X)` a lo largo de una línea de regresión lineal
Este es mi marco de datos, con dos columnas.Y (respuesta) yX (covariable): ## Editor edit: use `dat` not `data` dat <- structure(list(Y = c(NA, -1.793, -0.642, 1.189, -0.823, -1.715, 1.623, 0.964, 0.395, -3.736, -0.47, 2.366, 0.634, -0.701, ...
Línea de ablación incorrecta para un modelo de regresión con intercepción en R
(ejemplo reproducible dado) En lo siguiente, obtengo una línea abline con intersección en y es aproximadamente 30, pero la regresión dice que la intersección en y debería ser 37.2851 ¿Dónde me equivoco? mtcars$mpg # 21.0 21.0 22.8 ... 21.4 (32 ...
¿Por qué obtengo los coeficientes NA y cómo `lm` cae el nivel de referencia para la interacción
Estoy tratando de entender cómo R determina los grupos de referencia para las interacciones en un modelo lineal. Considera lo siguiente: df <- structure(list(id = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, ...
Análisis usando regresión lineal basada en subgrupos
Supongamos que tengo datos(t,y), donde espero una dependencia linealy(t). Además, existen atributos para cada observaciónpar1, par2, par3. ¿Hay un algoritmo o técnica para decidir si (uno o ambos o todos los parámetros) son relevantes para el ...
La tabla de coeficientes no tiene filas de NA en ajuste deficiente de rango; ¿Cómo insertarlos?
library(lmPerm) x <- lmp(formula = a ~ b * c + d + e, data = df, perm = "Prob") summary(x) # truncated output, I can see `NA` rows here! #Coefficients: (1 not defined because of singularities) # Estimate Iter Pr(Prob) #b 5.874 51 1.000 #c -30.060 ...