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我正在尝试理解回归周围的所有公式，并尝试计算数据集的基本sum(xi-mean(x))^2。我试过了：
sum(pubs$pubs-mean(pubs$pubs))^2
浏览 10提问于2016-08-06得票数 1
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有没有人知道R中有一个很好的软件包，可以用来计算线性回归的SSPE (纯平方误差和)和SSLF (缺少拟合平方和)？
浏览 0提问于2012-09-20得票数 3
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在多元回归的背景下，我想知道是否有一种将$$VIF_i =1/(1-R^2)$$分解的方法，其中$R_i^2$是因变量=i回归得到的r平方，自变量都是其他因素。我想将$VIF_i$或$R_i^2$分解成单独的因素，看看每个因素<#>对$VIF_i$或$R_i^2$的贡献有多大
有人建议使用偏相关系数的平方，该值与$R_i^2$呈线性相关。偏相关系数测量两个变量之间的相关性，保持其他变量的常数。这
浏览 0提问于2018-08-29得票数 0
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我使用的是scikit-learn的岭回归法：# The coefficients我找到了() linear_model.Ridge函数的不同选项，但是在列表中没有找到一个特定的选项:如何设置更新函数<e
浏览 4提问于2015-12-07得票数 2
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我有一个线性回归模型，我的成本函数是误差平方和函数。我已经将我的完整数据集拆分为三个数据集:训练、验证和测试。我不确定如何计算训练误差和验证误差(以及两者之间的差异)。训练误差是使用训练数据集计算的残差平方和误差吗？ 举个例子:如果我在Python中这样做，假设我在训练数据集中有90个数据点，那么这是训练错误的正确代码吗？
浏览 163提问于2020-04-25得票数 1
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我已经使用lm()来拟合多个回归模型，对于R中的多个(~100万)响应变量。allModels <- lm(t(responseVariablesMatrix ~ modelMatrix)summaries <- summary(allModels)
rss1s <- sapply(summaries, function(a) return(a$s
浏览 1提问于2013-03-07得票数 6
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我有一个图，来自package car，图1：
守则是：但是如果我想要回归线的p值，r和r^2，我如何才能得到它，并在图上画出它们呢？其次，我会得到直线的方程和统计量的值。图2
是的，我知道，这取决于拦截，但是R并不能找到最适合lm函数的方法
浏览 2提问于2016-03-18得票数 0
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我学会了如何使用R来进行F-检验，因为回归模型缺乏拟合，其中$H_0$：“回归模型中并不缺少拟合”。在R中，F检验(例如对于有两个预测因子的模型)可以用以下方法计算。因此，该模型是充分的。
我想知道的是，为什么使用2模型，为什么使用factor(x1)*factor(x2)命令？显然，来自
浏览 1提问于2017-07-28得票数 2
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有谁知道如何在R中实现回归，因为我们的目标是最小化所有残差的平方和，这些残差都是非负的，而且还有系数的约束？具体来说，我问的是具有二次项的单变量回归，其中b_0，<=0，b_1>=0和b_2>=0。在R中，求平方和似乎要困难得多，有什么想法吗？
在交叉验证问题上也提出了以下问题：
浏览 5提问于2017-04-07得票数 2
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我在R中寻找一个函数来计算OLS回归残差的协方差矩阵。我找不到cov()函数在计算协方差矩阵时是否考虑了模型的自由度和模型中的数据点数量。 更新:我正在尝试做一个优化过程，以最小化OLS回归的残差。其中RSS是残差平方和，N是观察值的数量，p是系数的数量。我正在尝试看看是否需要这样的校正来计算协方差矩阵，如果需要的话，在R中是否有一个函数可以这样做？
浏览 52提问于2020-09-01得票数 0
我希望从包含13000+行和162个预测变量的数据集中对贷款违约者进行分类，即0用于非违约者，1用于违约者。预测变量由范畴序数、范畴标称和连续变量以及虚拟变量组成。由于这是一个分类问题，我希望应用Logistic回归，支持向量机和决策树。我发现很难为这样一个不同的预测变量池运行特性选择。我的第一次尝试是分离分类变量(包括序号和标称)和连续变量，并分别使用X平方和Anova选择特性。
我希望这能解释这个问题。
浏览 2提问于2022-06-10得票数 0
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嗨，我试图学习回归算法，并尝试实现了一个梯度下降的线性回归，并使用残差平方和来确定收敛性。我注意到在迭代过程中的某个时刻，计算残差平方和，我认为这是有意义的，但我不知道如何解决这个问题。
浏览 1提问于2017-10-01得票数 0
我有一个贝塔回归模型(使用'betareg'软件包)和曲线图，但为了报告结果，我需要R平方和贝塔。我只知道用于从lm方程中寻找Beta的lm.beta funtion和用于从lm方程中寻找r平方的摘要(lm(DV~IV, data=mydata))$r.squared。如何找到beta回归模型的这些值？
浏览 11提问于2017-08-06得票数 2
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我正在解决一个多元线性回归问题，并通过R-平方和调整的R-平方度量来判断模型。在最近的迭代中，对于目标有方向地产生期望系数，我得到R-平方和调整R-平方为0.73。这是可能的还是不对的？
浏览 0提问于2022-07-27得票数 0
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我正在尝试编写一个方案程序，但我正在尝试弄清楚如何才能做到这一点：在数学中，如果用3和2调用addFunc，它会将3的平方和计算为1*1 + 2*2 + 3*3 = 14，将2的平方和计算为1*1 + 2*2 =5，然后返回19。我如何用
浏览 3提问于2011-02-07得票数 0
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如果我有一条回归线和一个r的平方，是不是有一个简单的numpy (或其他一些python库)命令来随机绘制，比如说，与回归一致的x的y值？就像你可以从分布中抽取一个随机值一样？
谢谢!编辑:我有回归直线的方程式和一个r^2值。这个r^2值应该提供了我的直线周围数据点分布的一些信息，不是吗？如果我只是调用这个y=random.gauss()*x+b，我是不是丢失了我的r^2中的信息？
浏览 0提问于2012-02-24得票数 1
我刚刚开始学习accord.net，在浏览一些示例时，我注意到SimpleLinearRegression上的回归方法已经过时了。显然，我应该使用OrdinaryLeastSquares类，但我找不到任何返回剩余平方和的方法，类似于回归方法。
我需要自己创建这个方法吗？
浏览 0提问于2017-10-04得票数 0
我知道当使用随机森林(RF)进行分类时，通常使用AUC来评估分类的质量，并将其应用于数据测试。然而，我不知道用RF来评估回归质量的参数。现在，我想使用RF进行回归分析，例如使用数百个样本和特征的指标来预测化学品的浓度(数值)。
浏览 1提问于2020-08-13得票数 0
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