Gene3=c(4,5,6,7,4,5,6,7,4,5,6,7),我已经使用以下函数成功地使用purrr生成了许多探索性的ggplot：
all_plots = map(gen
浏览 9提问于2020-05-05得票数 0
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我希望使用具有多个断点的非线性函数来分段执行回归。我已经做了分段线性回归，但是当涉及到指定任何类型的非线性函数时，我们如何在R中设置？
具体地说，我对使用两个断点的3个函数线性、指数和指数感兴趣。
浏览 0提问于2012-02-24得票数 1
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当输入和输出变量之间存在线性关系时，使用线性回归。这种线性关系是否意味着对变量或参数没有幂？在m的理解中，线性是指相对于参数(无幂)的线性。如果错了，请纠正我。，但如果函数是三次或更高次多项式(对变量的幂)，我们还可以使用线性回归吗？在拟合
浏览 0提问于2019-10-28得票数 0
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我需要对时态数据进行检查，并报告趋势的增减，这些数据是静态阈值不起作用的信号形式，我曾尝试过多重拟合的斜率计算，但没有给出正确的估计。我每天使用静态阈值3次，因为交通量在24小时内(白天/晚上)变化。
浏览 0提问于2019-06-02得票数 1
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多结局二项回归R
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可以使用cbind为普通lm回归指定多个结果：df <- iris %>%# -1.3886130 0.3587017 0.0588412
上面的glm似乎并没有像lm那样产生一个系数矩阵，输出的格式与指定的</e
浏览 7提问于2022-10-10得票数 1
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Python中的多重回归
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我目前正在使用scipy的线性回归函数进行单次回归。我找不到同一个库或另一个库是否能够进行多元回归，即一个因变量和多个自变量。如果可能的话，我想避免使用R。如果你想知道，我正在做外汇市场分析，目的是用多个其他货币对复制一个货币对。有人能帮上忙吗？谢谢,
托马斯
浏览 1提问于2009-07-19得票数 4
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我想知道如何在两个或多个因素变量的水平组合上执行多个独立的线性回归。model <- lm(weight ~ city + diet + height)
或者，用伪代码编写，我尝试这样做：lm(
浏览 1提问于2021-03-06得票数 1
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我使用橙色数据挖掘工具对具有两个属性(工资和YearsExperience)的数据集执行线性回归。
Salary是一个因变量，YearsExperience是一个自变量。
浏览 0提问于2018-06-19得票数 1
我想对多个文件的RNA序列数据进行线性回归分析，而不需要任何复制和控制。我不想与对照进行比较，我想基本上运行线性回归。例如，我有100个成对的end输入文件，对应于100个不同的品种。每个品种有25种不同的化合物浓度。例如，我对每个化合物都有一个数据集，其中列出了它在所有品种中的浓度，所以我有25个这样的excel文件。我正在使用</em
浏览 25提问于2020-04-21得票数 0
很容易理解具有多个预测因子的线性回归模型的含义，例如：因此，当X1增加一个单位时，预测的响应Y将增加β1单位(假设X2保持不变)，其余的预测因子也一样也适用于具有交互作用条件的回归：在本例中，这表明X1和X2预测器之间存在协同效应，从而消除了加性假设。在本章<e
浏览 0提问于2021-04-17得票数 0
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我正在尝试使用表单的逻辑模型我正在从EXCEL文件中读取我的数据：
data1<-read.csv(file.choose我使用input使用lm()函数</e
浏览 5提问于2016-08-12得票数 0
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我的任务是执行预测分析。这需要对几个(~10)个预测变量进行线性回归，并得出所有变量和一个常量的截距。所以最终的方程式将是这个格式的y = c + c1x1 + c2x2 + c3x3....现在我知道你可以在MATLAB中使用统计和机器学习工具箱提供的fitlm函数，但是在这一点上，我不知道我们是否会购买它。如何对它们
浏览 38提问于2020-07-09得票数 0
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线性回归定义Y是X的函数。使用这个函数可以在X出现之前用X的值来预测Y(忽略异常值)。
单变量线性回归仅依赖于一个变量.但是一种更强大的形式是多元线性回归，它不是只使用一个参数:X，而是使用多个参数。这不能在X，Y平面上可视化，引入3个参数可能是可视化的，但4、5、6个参数(
浏览 7提问于2015-07-20得票数 0
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我希望执行一个线性模型，这样对于我的n协变量，它对y ~ x1，...，y ~ xn运行n时间。我已经使用for循环完成了这项工作，所以我对让它与映射一起工作很感兴趣。例如，map函数有一个示例，它为变量cyl的每个因子级别运行mpg ~ wt的线性模型。然后，这给出了三个线性模型- cyl的每个因素水平一个
mt
浏览 27提问于2019-03-20得票数 4
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改进线性回归模型的技巧
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我刚刚在包含7个自变量和1个目标变量的数据集上运行了一个线性回归模型。下面是R平方和MSE值。训练集的均方误差: 36530921.0123有人能给我一些建议来提高这个型号的效率吗？
编辑:我刚刚实现了同样的问题，使用线性回归和归一化的特性。我得到了以下输出:训练集<em
浏览 0提问于2018-04-18得票数 3
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根据我有限的知识，线性函数只有两个变量来定义它，即x和y。然而，根据多元线性回归，where theta transpose vector = (n+1)x1 vector ofparameters其中涉及到多个变量。它不会改变图形的<
浏览 1提问于2017-10-21得票数 0
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根据我所理解的，线性回归可以预测可以具有连续值的结果，而logistic回归预测的结果是离散的。在我看来，logistic回归类似于一个分类问题。所以，为什么叫回归？
还有一个相关的问题：
浏览 9提问于2015-05-28得票数 7
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我试图估计一个带有arima误差的线性回归，但我的回归变量是高度共线性的，因此回归模型受到多重共线性的影响。由于我的最终目标是能够将单个回归系数解释为弹性，并将它们用于事前预测，因此我需要以某种方式解决多重共线性，以便能够信任回归变量的系数。我知道转换回归变量</em
浏览 38提问于2019-06-17得票数 1
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我想用多个预测因子来预测多个因变量。如果我正确理解，原则上可以建立一系列线性回归模型，每个模型预测一个因变量，但是如果因变量是相关的，那么使用多元回归就更有意义了。我想做后者，但我不知道怎么做。到目前为止，我还没有找到一个专门支持这个功能的Python包。我试过scikit--学习，即使他们的线性回归模型示例只显示y是数组(每个观察到一个因<em
浏览 4提问于2015-05-26得票数 9
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