按独立变量加权的r平方
是一种统计指标，用于衡量回归模型的拟合程度。它是普通最小二乘法（OLS）回归模型的一个扩展，通过对不同自变量进行加权，可以更准确地评估模型的拟合效果。
在普通最小二乘法中，r平方衡量了因变量的变异中可以由自变量解释的比例。而按独立变量加权的r平方则考虑了不同自变量的重要性差异，通过对自变量进行加权，更准确地反映了模型的拟合情况。
按独立变量加权的r平方的计算公式如下：
r^2 = 1 - (SSR / SST)
其中，SSR代表回归平方和（Sum of Squares of Residuals），表示模型预测值与实际观测值之间的差异的平方和。SST代表总平方和（Total Sum of Squares），表示因变量的总变异。
按独立变量加权的r平方的取值范围为0到1，值越接近1表示模型的拟合效果越好，值越接近0表示模型的拟合效果较差。
应用场景： 按独立变量加权的r平方可以应用于各种回归模型的评估中，特别适用于多个自变量具有不同重要性的情况。通过对不同自变量进行加权，可以更准确地评估模型的拟合效果，并找出对因变量影响最大的自变量。
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2回答
我正在对人口普查数据进行回归，其中我的因变量是预期寿命，我有8个自变量。这些数据是按城市汇总的，因此我有数千个观察值。
不过，我的模型有点异方差。我想运行加权最小二乘法，其中每个观测值都按城市人口进行加权。在这种情况下，这意味着我希望通过总体平方根的倒数来加权观察值。然而，我不清楚什么是最好的语法。目前，我有：
Model=lm(…,weights=(1/population))
对吗？或者应该是：
Model=lm(…,weights=(1/sqrt(population)))
(我在这里发现了这个问题：，但它没有阐明R如何解释权重参数。)
浏览 0提问于2013-08-16得票数 5
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*嗨，
有人能指出-普通最小二乘和R平方(决定系数)之间的区别吗？它们似乎与我非常相似，它们都在计算估计值和实际值之间的差额，然后进行求和，然后将它们平方。也许我弄错了。有什么建议吗?*
浏览 6提问于2019-11-20得票数 1
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我认为R-平方是预测因子对反应的解释方差.但是我想知道调整后的值是如何计算的？如果这个概念和原来的有什么不同。
浏览 0提问于2016-10-21得票数 3
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我不知道是否有可能找到它，但是我使用的是与Mahout一起的Kmeans集群，并且我被困在以下几个方面。
在我的实现中，我用两个不同的线程创建以下集群：
CL-1{n=4 c=1.75 r=0.82916}
CL-1{n=2 c=4.5 r=0.5}
因此，我想最后将这两个集群合并成一个最后的集群。在我的代码中，我设法发现，对于最后一个集群，总积分是n=6，中心的新平均值是c=2.666，但我无法找到最终的合并半径。
我知道半径是总体标准差，如果我以前知道属于这个星系团的每个点，我可以计算它。
但是，在我的情况下，我以前不知道这些点，所以我需要我前面提到的2半径的“平均值”，才能得到以下结果:
浏览 0提问于2014-12-19得票数 0
我正在使用LSTM模型来执行时间序列预测。我有一个奇怪的问题，我的R平方基本上总是99%，即使我的训练数据集是总数据集的5%！我绘制了预测值和测试数据之间的图形，它看起来几乎相同。这怎么可能呢？
我的数据归一化后是这样的
<code>A0</code>
<code>A1</code>
结果
<code>A2</code>
浏览 64提问于2020-08-06得票数 0
1回答
上面的行为就像一个安卓导航抽屉菜单，但是是用c++写的，我正试着用导航抽屉菜单在安卓中复制它，我已经实现了，但是是垂直的。这是电视应用程序的一部分，而不是智能手机的应用程序。我似乎不能水平显示内容，这是可能的吗？谁来帮帮忙！这就是我到目前为止所处理的内容；
activity_navigation_drawer.xml
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
xmlns:app="http://schemas.android.com/ap
浏览 0提问于2018-11-21得票数 1
1回答
K-均值:只有两个最优簇
、、、
我在R中运行一个k -均值算法，试图找到最优的簇数k，利用剪影法、间隙统计量和肘形法，确定了最优簇数为2。虽然没有为企业预先定义集群，但我担心k=2不太有洞察力，这就引出了一些问题。
1)根据数据的自然聚类，最优k=2意味着什么？这是否意味着也许没有明确的集群，或者没有集群比任何集群更好？
2)在k=2时，R-平方值较低(.1).当k=5时，R-平方更好(.32).如果选择k=5，知道它不是最优的，那么它的确切取舍是什么？会不会是你可以增加集群，但它们可能不够清晰？
3)我的n=1000，我有100个变量可供选择，但仅从领域知识中选择5个变量。增加变量的数量一定会使聚类更好吗？
4)作为问题3
浏览 1提问于2018-03-06得票数 0
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这是我想过的算法问题，但我想不出一个简单的解决办法。
这个问题的灵感来源于两个著名的问题:最小段覆盖和背包问题，描述如下：
给定n段[l_i, r_i]，其中所有l_i, r_i in [1,M]。n, M是已知的。
每个段都有一个值v_i，如果您可以选择任意数量的非重叠段，那么可以得到的最大值是多少？(触摸是可以的)
我有一种强烈的感觉，我的思想过于复杂，但现在我头脑中的解决方案是使用动态规划，就像我们解决背包一样。
按r_i按升序排序段
定义DP(i) := maximum value we can get using segment [0,i]，这里的索引是步骤1之后的排序索引
浏览 4提问于2017-06-16得票数 1
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我在python中创建了一个循环掩码，如下所示：
import numpy as np
def make_mask(image, radius, center=(0, 0)):
r, c, d = image.shape
y, x = np.ogrid[-center[0]:r-center[0], -center[1]:r-center[1]]
mask = x*x + y*y <= radius*radius
array = np.zeros((r, c))
array[mask] = 1
return array
这将返回形状(r，c
浏览 0提问于2015-01-27得票数 2
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2 * (1 - pnorm(z_score, mean = 0, sd = 1))
2 * (1 - pnorm(diff, mean = 0, sd = se)) 我尝试了上面的命令，我是R的新手，请帮助我。
浏览 17提问于2019-02-04得票数 0
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我需要在(boost) tr1 c++中使用卡方分布来生成表示用户活动的随机数。有什么例子或帮助我如何开始？
我尝试了以下代码：
int main (){
std::tr1::mt19937 eng; // a core engine class
//mt19937 is a very fast random number generator algorithm
eng.seed(time(0)); //each engine has a seed method
//file to store seed
浏览 2提问于2011-11-28得票数 0
我试着在Genz和Bretz之后为多元t分布的cdf算法编写程序，R中的参考包是was范数。
当我测试我的功能时，我发现我的数字不匹配。在下面的示例中，从mvtnorm帮助调整后，多元t随机变量有独立的分量。所以积分应该是3个独立概率的乘积。
> lower <- -1
> upper <- 3
> df <- 4
> corr <- diag(3)
> delta <- rep(0, 3)
> pmvt(lower=lower, upper=upper, delta=delta, df=df, corr=corr)
[1] 0
浏览 0提问于2011-01-01得票数 6
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1回答
我正在使用MASS中的rlm函数来执行稳健的回归。与lm不同，summary函数不返回r平方的值。
因此，使用1 - sum(residual^2)/(sum((Y-mean(Y))^2)?计算这个值是合适的。
(很抱歉，我不知道如何用一种更好的格式来写这篇文章)
浏览 0提问于2020-02-05得票数 4
1回答
我想将任意函数与我的数据集相匹配。因此，我在MATLAB中使用了lsqcurvefit。现在我要考虑拟合过程，即当曲线拟合函数(lsqcurvefit)计算拟合残差时，一些数据点比其他数据点更重要。更具体的说，我想使用统计加权法。
w=1/y(x),
其中w是一个矩阵，包含每个数据点的权重，y是数据集。
无论如何，我都找不到用lsqcurvefit进行加权曲线拟合的方法。有什么技巧我应该遵循，或者有其他的功能，而不是lsqcurvefit，为我做它吗？
浏览 5提问于2014-02-26得票数 3
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当我试图计算加权方差时，我从R和SAS得到了不同的结果。有人知道是什么导致了这种差异吗？
我创建权重和值向量，然后使用Hmisc库wtd.var函数计算加权方差：
library(Hmisc)
wt <- c(5, 5, 4, 1)
x <- c(3.7,3.3,3.5,2.8)
wtd.var(x,weights=wt)
我得到的答复是：
[1] 0.0612381
但是，如果我试图在SAS中复制这些结果，结果就完全不同了：
data test;
input wt x;
cards;
5 3.7
5 3.3
4 3.5
1 2.8
;
run;
proc means d
浏览 7提问于2014-01-09得票数 1
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2回答
我使用quantreg包在R中运行以下分位数回归：
bank <-rq(gekX~laggekVIXclose+laggekliquidityspread+lagdiffthreeMTBILL+
lagdiffslopeyieldcurve+lagdiffcreditspread+laggekSPret, tau=0.99)
提取系数和汇总统计量。
bank$coefficients
summary(bank)
我得到的结果是
Call: rq(formula = gekX ~ laggekVIXclose + laggekliquidityspread +
lagdiffthreeM
浏览 3提问于2013-11-08得票数 8
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我正在学习多元线性回归模型。我构建了一个model并使用了R命令：
summary(model)
我得到了这个结果：
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 253.2 on 44 degrees of freedom Multiple
R-squared: 0.3336, Adjusted R-squared: 0.2579 F-statistic: 4.405 on
5 and 44 DF, p-value: 0.002444
我如何解释这个结果
浏览 0提问于2015-07-07得票数 4
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我有几个加权值，我取的是加权平均值。我想用加权值和加权平均值来计算加权标准差。我将如何修改典型的标准差，以便在每个度量中包括权重？
这是我使用的标准差公式。
当我简单地使用'x‘的每个加权值和'\bar{x}’的加权平均值时，结果似乎比它应该的小。
浏览 16提问于2015-05-21得票数 8
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1回答
当你做多元线性回归时，你会得到多重R平方，如下所示：
我的问题是，如果我可以得到每个自变量的R平方，而不需要对每个预测变量进行回归。
例如，是否可以在p值旁边获得每个预测变量的R平方：
浏览 43提问于2021-02-18得票数 0
谁能向那些统计上幼稚的人解释一下Multiple R-squared和Adjusted R-squared之间的区别？我正在进行单变量回归分析，如下所示：
v.lm <- lm(epm ~ n_days, data=v)
print(summary(v.lm))
结果：
Call:
lm(formula = epm ~ n_days, data = v)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-693.59 -325.79 53.34 302.46 964.95
Coefficients:
浏览 3提问于2010-05-20得票数 40
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如何将傅里叶变换应用于彩色图像？
第1部分
我的猜测是，我们可以通过三个通道(R，G，B)来分离彩色图像。然后，对每个R，G，B图像进行傅里叶变换。然后，总结出三幅频域图像。(假设这三幅图像(1)，(2)，(3))
我们可以得到一个相加的频域图像，因此我们可以应用一个高通滤波器或低通滤波器。
我猜对了吗？(第一个问题)
第2部分
应用过滤后，我需要将一个通道图像转换为一个彩色空间图像(就像原始图像中有RGB通道)。
因此，这是我的另一个猜测，将一个通道图像转换为一个彩色空间图像。
由于我们知道哪个像素被过滤，我们也可以屏蔽(1)、(2)和(3)。(制作相应的像素'0')之后，可
浏览 1提问于2019-09-11得票数 0
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我想测试一个手工制作的麦克风的性能，所以我录制了相同的声源与麦克风或不带麦克风，并得到两个文件。有没有一种方法来比较两个文件的体积，使我知道麦克风实际上工作？
可能的解决方案是Python或Audacity中的包吗？
浏览 0提问于2018-02-08得票数 0
2回答
我按如下方式运行回归(df是一个pandas数据帧)：
import statsmodels.api as sm
est = sm.OLS(df['p'], df[['e', 'varA', 'meanM', 'varM', 'covAM']]).fit()
est.summary()
这给了我一个0.942的R平方。然后我想绘制原始的y-values和拟合值。为此，我对原始值进行了排序：
orig = df['p'].values
fitted = est.fittedvalues
浏览 2提问于2014-07-20得票数 9
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这也许是个愚蠢的问题，但我在的任何地方都找不到答案。我的问题很简单:如何检索R平方？(我知道我可以用1 - SS_res / SS_tot手动计算)
更新:我尝试自己计算R平方，并将其与statsmodels中的R平方进行比较。在这两种估计中，参数是相同的，但R平方不是。
代码：
from lmfit import minimize, Parameters
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import random
x = np.linspace(0, 15, 10)
x_ols = sm.add_constant(x)
y
浏览 9提问于2014-03-22得票数 5
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1回答
我用的是图，概率密度函数：
y = zeros(1,10000);
for j=1:10000
r = rand(100,1);
for i=1:100
y(j) = y(j) + r(i) - 0.5;
end
y(j) = y(j)/sqrt(100);
end
[n,x] = hist(y,100);
plot(x,n/10000/diff(x(1:2)));
hold on;
不过，我也想打印理论。我所做的最好的事情如下：
plot(x,normpdf(x,0,1),'r');
但这根本不符合实际情况。我在这里错过了什么？
浏览 2提问于2014-10-02得票数 3
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3回答
我想实现一个随机数生成器，它可以让我设置我想要的最大数字，但也让我调整概率，使获得更大的数字变得更加困难。
使用此方法将为100范围内的任何值分配相同的概率。
Math.floor(Math.random()*100);
当数字越来越接近限制(100)时，我如何使数字变得越来越难出现？
浏览 4提问于2012-12-07得票数 4
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我有两个数组，它们的值是名义的分类变量。每个元素代表一个城市的区域:在第一个向量中，每个区域所属的类(因此，这些也可能被看作序数，因为值从0到3，3是上层阶级--假设是最富有的--而0是最穷的，但我不确定这一点)。第二个矢量由名称组成:每个项目都是在该特定地区赢得总统选举的候选人的姓名。
我想计算这两个向量之间的相关性，以找出该区域的类别与获胜的候选人(即候选人X在最贫穷地区有系统地获胜)之间是否存在某种关系，但我不确定如何计算名义变量之间的相关性。我发现这个问题有些帮助，但答案中提供的示例与我的案例不匹配。
浏览 0提问于2019-01-07得票数 0
在matlab中，很容易生成一个具有均值和标准差的正态分布随机向量。来自help randn的：
从均值为1，标准差为2的正态分布中生成值。r=1+2。*randn(100，1)；
现在我有一个协方差矩阵C，我想生成N(0，C)。
但是我怎么能这样做呢？
来自随机帮助:从具有指定均值向量和协方差矩阵的二元正态分布生成值。mu =1 2，Sigma =1 .5，.5 2，R=chol(Sigma)，z=repmat(µ，100，1)+ randn(100,2)*R；
但我不知道他们到底在这里做什么。
浏览 1提问于2010-12-06得票数 4
我正在对我的数据集运行分析，示例数据帧df：
DOY species replicate position SLA PAR temp A1200 susPQ susNPQ FvFm
1: 46 LINGONBERRY 1 LOW 65.75638 19.70906 -2.850833 0.569690 2.147297 0.9321771 0.5263661 562.1016 0.011440 28.02628
2: 46 LINGONBERRY 2
浏览 2提问于2020-10-07得票数 0
3回答
首先，有一些背景来帮助解释这个难题：
我有一个数据库，通过将用户提交的值与全局平均值进行比较来估计用户的可靠性。值介于0到1之间。因此，其中：
此特定用户的可靠性= r
此特定用户提交的值的平均值= a
全球，“商定”平均值= g
可靠性：
r = 1 - ABS(g - a)
这就是计算每个用户的可靠性的方法。现在，“商定的”平均g是使用加权平均值计算的，其中加权是r，值是a。如果总共有3个用户：
g = ((r1 * a1) + (r2 * a2) + (r3 * a3)) / (r1 + r2 + r3)
问题是，一旦用户有了高可靠性，他们就完全垄断了，没有任何新
浏览 3提问于2013-04-11得票数 6
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我试图找到一个高效的在线算法，用于计算预定义的时间窗口(例如，最后5分钟)中的滚动方差。它需要有效率，因为我不能在时间窗口内保存所有的数据点，因为它们达到每秒10M个数据点的频率。理想情况下，算法也应该是数值稳定的。我知道无窗口滚动方差的。
对于固定大小的窗口，我知道其他这样的答案。我相信这是另一个问题。
浏览 6提问于2014-09-22得票数 2
1回答
我已经尝试了与实际数据集的典型关联。
以下链接用作参考：
我的x数据集有100 *4，y数据集有100 *1个变量。
我能够绘制教程链接中提到的图表，但对该教程中的这个等式很好奇：
xlabel('0.0025*Disp + 0.020*HP - 0.000025*Wgt')
如何为我的数据生成类似的方程式/关系？另外，如何生成由规范变量解释的因变量中的方差？
提前感谢！
浏览 0提问于2015-12-10得票数 1
2回答
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)
这将返回一个"mlm“类的对象，它就像一个包含所有模型的巨大对象。我想要得到每个模型的残差平方和，我可以使用：
summaries <- summary(allModels)
rss1s <- sapply(summaries, function(a) return(a$sigma))
我的问题是，我认为“摘要”函数也会计算一大堆其他东西，因此速度相当慢。我想知道是否有更快的方法
浏览 1提问于2013-03-07得票数 6
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我想要将一些数据点拟合为正态分布，但我找不到一个函数来让我输入数据点的权重。scipy.stats.norm.fit只需要一些数据，如果需要，可以使用loc和scale参数表示平均值和标准差。 我的数据的权重是浮点数，因此我不能使用Fit normal distribution to weighted list中描述的解决方案，原因很明显。 values = [0, 1, 2, 3, ..., 44, 52]
weights = [0.06537925227866273, 0.9735569357920033, 3.1333312174908325, 5.558819116316957, .
浏览 20提问于2020-04-26得票数 2
采用R语言的库方法loess进行非参数数据拟合。数据集是二维的.我还没有找到方法参数weights的任何适当文档。
我的数据点是正态分布的随机变量，我还估计了它们各自的标准差。我想知道参数weights是否允许我向R提供标准偏差的细节。换句话说，我不知道weights中的单个权重是否是数据质量的(相对)度量，因此，如果通过参数weights提供某种数据不确定性度量，则可以改进拟合。
编辑:我怀疑weights中的条目被用作黄土过程中局部数据集加权最小二乘回归的权重(可能作为(位置相关)核函数的附加权预因子？)这表明，对于具有独立正态分布随机变量但仍有不同噪声水平(即不同标准偏差)的数据点(如我
浏览 2提问于2015-07-11得票数 5
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我有两个numpy数组，所以：
a = np.array([32.0, 25.97, 26.78, 35.85, 30.17, 29.87, 30.45, 31.93, 30.65, 35.49,
28.3, 35.24, 35.98, 38.84, 27.97, 26.98, 25.98, 34.53, 40.39, 36.3])
b = np.array([28.778585, 31.164268, 24.690865, 33.523693, 29.272448, 28.39742,
28.950092, 29.701189, 2
浏览 3提问于2021-01-21得票数 1
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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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当我们做加权最小二乘时，如何求出权重？无论在哪里，我都看到教程只是使用w_i = \frac{1}{(sigma)i^2}并使用基本数据来完成它。但我想知道如何找到真实数据的权重。它总是方差平方的逆吗？
浏览 0提问于2020-10-05得票数 0
我有一些带有异常值的数据集。从简单的线性回归，使用 stat_lin = stats.linregress(X, Y) 我可以得到系数，截距，r_value，p_value，std_err 但我想应用稳健回归方法，因为我不想包括异常值。 所以我使用了来自Sklearn的Huber regressor， huber = linear_model.HuberRegressor(alpha=0.0, epsilon=1.35)
huber.fit(mn_all_df['X'].to_numpy().reshape(-1, 1), mn_all_df['Y'].to_
浏览 124提问于2021-07-27得票数 1
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我有两个数组列表，我想将元素从第一个数组链接到第二个数组列表的元素。元素有一个属性，比如A。
条件是:高值element.getA()的第一个数组的元素更喜欢与值较低的A的第二个数组的元素链接。
我知道，对于根据有偏概率选择元素，我可以计算累积概率，然后做类似于的事情。
让我们看看这是否更清楚:考虑优先依附机制。在这种情况下，一个节点以一个概率链接到另一个节点，该概率随所选节点的程度而增加。我只想破解优先附加和偏置一个节点链接另一个节点的概率，不仅是在第二个节点的属性上，而且在第一个节点的属性上。我希望这是相反的，就像小节点喜欢连接大节点，大节点喜欢连接小节点。
向你问好，西蒙妮
浏览 0提问于2013-02-21得票数 0
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我们已经尝试过使用tf.nn.embedding_lookup，它可以工作。但是它需要密集的输入数据，而现在我们需要tf.nn.embedding_lookup_sparse来实现稀疏输入。
我编写了下面的代码，但得到了一些错误。
import tensorflow as tf
import numpy as np
example1 = tf.SparseTensor(indices=[[4], [7]], values=[1, 1], shape=[10])
example2 = tf.SparseTensor(indices=[[3], [6], [9]], values=[1, 1,
浏览 1提问于2016-08-29得票数 6
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我正在尝试最小化Matlab中的sum((A-r*B).^2)，其中A和B是矩阵，r是我正在操作的标量。我尝试了以下代码：
f = @(r) sum((A-r*B).^2);
Answer = fminbnd(f,lowrange,highrange);
但我得到了一个错误。
浏览 2提问于2014-09-29得票数 0
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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。这是一个可行的选择吗？
浏览 0提问于2018-08-29得票数 0
我有一个线性布局，有两个列表视图和两个死按钮。如何在列表视图之间均分空间。我有一些建议，比如把高度设置为0，但没有效果。eclipse中的图形布局显示了正确的布局，但是当我向列表中添加不同数量的元素时，它们会展开到不同的高度。这是xml。
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
android:layout_width="match
浏览 2提问于2012-05-19得票数 0
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我正在编写一个简单的游戏模拟程序，其中有一些计算机控制的生物在非降级状态下移动。他们想朝目标走去(比如，狼想要朝兔子走去)。
我已经实现了简单的寻路，这样生物就可以找到直接到达给定目标节点的最快路径，但是在多个目标的情况下(多个节点上有很多食物)，我想我想在图上生成类似于热图梯度的东西，这样狼就可以只查询邻居节点并走向最热的邻居。
有人知道在图表上生成热图的有效方法吗？我能想到的最快的方法是执行N次全图遍历(食物节点的遍历)，每次执行一次BFS (或closest/hottest-unvisited-node-first-traversal)，从每个食物节点开始)，在图中的每个节点上计算来自该
浏览 0提问于2013-03-22得票数 4
我对python很陌生，并且试图使用lmfit包来检查我自己的计算，但是我不确定(1)如何将数据错误(sig)包括在下面的conf_interval2d错误测试(和2)中：
import numpy as np
from lmfit import Parameters, Minimizer, conf_interval, conf_interval2d, minimize, printfuncs
x=np.array([ 0.18, 0.26, 1.14, 0.63, 0.3 , 0.22, 1.16, 0.62, 0.84,0.44, 1.24,
浏览 0提问于2013-03-06得票数 4
我有像y=mx这样的模特。由于调整后的R2告诉您，只有影响因变量的自变量所解释的变化百分比，而我只有一个自变量，我需要考虑调整后的r-平方值吗？或者，r-square适合这种类型的模型？
浏览 0提问于2019-11-21得票数 4
1回答
我试图用python找到多元回归模型的学习并按下残差。在本例中，我有以下数据：
X1 X2 Y
14 25 301
19 32 327
12 22 246
11 15 187
拟合的模型是: Y=80.93−5.84，X1 + 11.32，X2和MSresidual : 574.9，我编写了下面的代码来找到这些残差。
import math
def lin_model(X1, X2):
Y_hat = 80.93 - 5.84 * X1 + 11.32 * X2
return Y_hat
MSresiduals = 574.9
X1 = [14, 19,
浏览 2提问于2017-09-14得票数 2
回答已采纳
我正在使用全局列表方法在Stata中做一个简单的Tobit回归。但是，我只能得到伪R2，我想知道如何获得R2。我在其他文章中看到过这种情况，其中作者在其结果表中包括了R2和伪R2。
这是我在Stata中用来做Tobit回归的命令：
tobit $ylist $xlist, ll(0)
这就是我回归的结果：
Tobit regression Number of obs = 720
LR chi2(11) =
浏览 1提问于2017-02-11得票数 0
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