Результаты поиска по запросу "linear-regression"
или другие сообщения на CrossValidated.
я есть набор данных, которые исследуют депрессию среди людей с разными этническими группами (черный, белый и латина). Я хочу знать, как депрессия на исходном уровне связана с депрессией на посту со всеми этническими группами, я ...
Создать объект lm из данных / коэффициентов
Кто-нибудь знает о функции, которая может создать объект lm с учетом набора данных и коэффициентов? Я заинтересован в этом, потому что я начал играть с усреднением по Байесовской модели (BMA) и хотел бы иметь возможность создавать объект lm из ...
Запуск нескольких простых линейных регрессий из кадра данных в R
У меня есть набор данных (фрейм данных) с 5 столбцами, все из которых содержат числовые значения. Я хочу запустить простую линейную регрессию для каждой пары в наборе данных. Например, если столбцы были названыA, B, C, D, EЯ хочу бежатьlm(A~B), ...
для тщательной демонстрации регрессии по группам.
у использоватьaggregate с этой пользовательской функцией: #linear regression f-n CalculateLinRegrDiff = function (sample){ fit <- lm(value~ date, data = sample) diff(range(fit$fitted)) } dataset2 = aggregate(value ~ id + col, dataset, ...
Приложение: "group_by_simpleLM.cpp"
& A возникает изКак сделать group_by и lm быстрыми? [https://stackoverflow.com/q/51923603/4891738]где OP пытался сделать простую линейную регрессию на группу для большого фрейма данных. Теоретически, серия групповой регрессииy ~ x | g ...
Удастся ли удалить этот вопрос? Я новичок в переполнении стека и мне нужна помощь. Я включил неправильное уравнение в вышеупомянутый вопрос и не хочу, чтобы другие ответили на него. Я поставил вопрос лучше и опубликовал его.
ал об использовании журнала в качестве альтернативы для создания линейного уравнения, чтобы можно было извлечь начальные значения для подгонки nls из линейного уравнения в R; Соответственно, Для уравнения: Y = q / (1 + bDX) ^ (1 / b) где Y и X - ...
R дает:
аюсь переписать некоторый код из R в C, поэтому я пытаюсь подогнать линейную регрессию, используяgsl_fit_linear() функция. В R я бы использовал функцию lm (), которая возвращает p-значение для подгонки, используя этот код: lmAvgs<- lm( c(1.23, ...
C) ошибка для новой точки также будет умножена на C. Другими словами, линейная регрессия уже применяет больший вес к точкам с более высоким x. Мы минимизируем квадратичную ошибку, поэтому извлекаем корни весов.
ибудь знает научную / математическую библиотеку в Java, которая имеет прямую реализацию взвешенной линейной регрессии? Что-то вроде строки функции, которая принимает 3 аргумента и возвращает соответствующие ...
@ blue-phoenox хорошо, я думал, что люди здесь гениальны, но я думаю, что объясню в следующий раз ..
аюсь сгенерировать линейную регрессию на сгенерированном графике рассеяния, однако мои данные представлены в виде списка, и все примеры, которые я могу найти, используютpolyfit требуют использованияarange. arange не принимает списки, хотя Я искал ...
Теперь, возвращаясь к нашему n-мерному случаю, вы, вероятно, можете понять, что линия не справится. В трехмерном случае нам понадобится плоскость: (w1 * x1 + w2 * x2 + w2 * x3)> C, а в n-мерном случае нам потребуется гиперплоскость: (w1 * x1 + w2 * x2 + ... + wn * xn)> C, который чертовски сложно представить, тем не менее рисовать :-).
я пытаюсь понять, как работает алгоритм SVM, но я просто не могу понять, как вы преобразуете некоторые наборы данных в точки n-мерной плоскости, которые имели бы математическое значение, чтобы разделить точки через гиперплоскость ...