残差LSTM模型构建，获取语法错误
残差LSTM模型是一种结合了残差网络和LSTM（长短期记忆）网络的深度学习模型。它在自然语言处理（NLP）领域中被广泛应用于语法错误检测和纠正任务。
残差LSTM模型的构建过程如下：
- 输入层：将文本数据转化为向量表示，可以使用词嵌入（Word Embedding）技术将每个词映射为一个向量。
- LSTM层：LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变种，它能够有效地处理序列数据。在残差LSTM模型中，多个LSTM层被堆叠在一起，以提取输入序列的语义信息。
- 残差连接：在每个LSTM层之间添加残差连接，将前一层的输出与当前层的输入相加，以便信息能够更好地传递和保留。这有助于减轻梯度消失问题，并提高模型的训练效果。
- 输出层：根据具体的任务需求，可以在模型的最后添加一个全连接层或其他适当的层来进行分类、回归或生成等操作。
残差LSTM模型的优势包括：
- 模型能够捕捉长期依赖关系：LSTM网络通过门控机制，能够有效地处理长序列数据，避免了传统RNN的梯度消失问题，使得模型能够捕捉到更长期的依赖关系。
- 残差连接有助于信息传递：残差连接可以帮助信息在网络中更好地传递和保留，有助于提高模型的训练效果和泛化能力。
- 可以处理不同长度的输入序列：LSTM网络能够处理变长的输入序列，适用于处理不同长度的文本数据。
残差LSTM模型在语法错误检测和纠正任务中的应用场景包括：
- 自动作文评分：通过对学生的作文进行语法错误检测和纠正，提供自动化的作文评分服务。
- 语法纠错：对于非母语用户或学习者，通过检测和纠正语法错误，提供更准确的语言表达。
- 文本编辑器辅助：在文本编辑器中集成残差LSTM模型，实时检测和纠正用户输入的语法错误，提供实时的语法纠正建议。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云自然语言处理（NLP）：https://cloud.tencent.com/product/nlp
- 腾讯云NLP提供了一系列的自然语言处理服务，包括文本分类、情感分析、语义理解等功能，可与残差LSTM模型结合使用。
- 腾讯云机器学习平台（MLPaaS）：https://cloud.tencent.com/product/mlpaas
- 腾讯云MLPaaS提供了一站式的机器学习平台，包括模型训练、部署和管理等功能，可用于构建和部署残差LSTM模型。
- 腾讯云智能语音（ASR）：https://cloud.tencent.com/product/asr
- 腾讯云ASR提供了语音识别服务，可将语音转化为文本，与残差LSTM模型结合使用，实现语音到文本的转换和语法错误检测。
请注意，以上链接仅为示例，实际应根据具体需求和腾讯云产品的更新情况进行选择。
相关·内容
我是新的生存统计和这些论坛，所以请原谅我不知道行话或适当的调查方式。WIll给我最好的机会。
我的目标是做一些考克斯回归，并想做一些基本的诊断，它的适用性。我有大约13个协变量，当我执行get诊断时，我可以得到一个偏差残差图。然而，这个阴谋代表了整个考克斯模型，我发现它是扭曲的。因此，我希望对Cox模型中的每一个协变量进行相同的分析，以查看哪些协变量是突出的，哪些是可能需要转换的(log、三次样条、多项式等)。
我只是不知道该怎么做。我应该使用什么代码？
图书馆(“冲浪者”)
res.cox = coxph(Surv(TimeAxis，new_totmort) ~ pwvX_AUS + MA
浏览 0提问于2019-01-11得票数 0
编辑:到目前为止，我已经发现这个问题--如果是的话--与我的模型选择了规模t分布的事实有关。运行高斯分布的模型并不会导致同样的问题。
然而，我想知道为什么会发生这种情况。对于使用不同发行版的模型来说，fitted + residuals != dependent variable是否正常？
用mgcv's gam()拟合了一个包含随机因子光滑的非线性模型。
以下是原来的问题：
######################################################################
我用fitted(model)提取拟合值，用resid(model)提
浏览 1提问于2021-01-16得票数 0
回答已采纳
当我们谈论LSTM时，残差意味着什么？
摘自本文第三节中心，上面写着：
📷
“剩余误差...of $\epsilon$”
其中$s_0$是神经网络的初始状态。
问题：残差与通常的错误有何不同？为什么要用这样的术语呢？
浏览 0提问于2018-07-04得票数 1
回答已采纳
我可能在这里找不到答案，因为我不认为revoScaleR包被广泛使用。
如果我使用rxGlm()创建一个GLM，它可以很好地工作。然而，通过rxPredict()获得的模型残差似乎只是“原始”残差(即观测值减去拟合值)。各种转换版本(偏差残差、皮尔逊残差等)好像没时间。
有人知道是否有办法做到这一点吗？我可以使用glm() (具有相同的公式、数据、错误结构、链接函数、权重)和使用residuals(glm_object, type = "deviance")再次运行模型的偏差残差(例如)，但这是一个麻烦，因为glm()运行得非常慢(大型数据集，许多模型参数)。
谢谢。
编辑:包
浏览 2提问于2020-04-06得票数 5
回答已采纳
1回答
残差估计
、
我有这样的一条线：
attribute_est = Pipeline([
('jsdf', DictVectorizer()),
('clf', Ridge())
])
在这里，我传递的数据如下：
{
'Master_card' : 1,
'Credit_Cards': 1,
'casual_ambiance': 0,
'Classy_People': 0
}
我的模型不能很好地预测。现在我被求婚了：
你可能会发现很难找到一个做得足够好的回归者。一个常见
浏览 1提问于2018-03-08得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试使用ARIMA模型来预测股票价格数据，具体地说，我正在使用auto_arima。我的目标是预测未来30天的股票价格，并将其与测试数据进行比较。
如下图所示，我无法正确预测数据。
下面是我使用的代码：
#general
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
%matplotlib inline
import yfinance as yf
ticker = "0118.KL"
data = yf.Ticker(ticker)
df = data.history(s
浏览 18提问于2020-05-20得票数 1
1回答
我想确定估计的模型是否适合未来的新数据。为此，经常使用预测误差图。基本上，我想比较测量的输出和模型的输出。我采用最小均方算法作为均衡技术。有人能帮我画出模型和实测数据之间的对比的正确方法吗？如果估计是接近真实的，那么曲线应该非常接近彼此。下面是密码。u是均衡器的输入，x是有噪声的接收信号，y是均衡器的输出，w是均衡器的权重。应该使用x和y*w绘制图形吗？但是x很吵。我很困惑，因为测量输出x是有噪声的，而模型输出y*w是无噪声的。
%% Channel and noise level
h = [0.9 0.3 -0.1]; % Channel
SNRr = 10; %
浏览 4提问于2017-09-22得票数 1
回答已采纳
我在制作标准化残差图与协变量匹配图时有困难，这是在S和S+中的Pinhiero和Bates混合效果模型中显示的图。所绘制的模型是包含在nlme软件包中的非线性混合效应模型的一般公式。
library(nlme)
options(contrasts = c("contr.helmert", "contr.poly"))
fm1Dial.gnls <- gnls(rate ~ SSasympOff(pressure, Asym, lrc, c0),
data = Dialyzer,
浏览 1提问于2018-12-30得票数 3
回答已采纳
1回答
我遇到了一些我认为是关键的东西，将来在R中拟合和分析GLM时会对人们有用。我的数据集中的响应是频率数据的一个变量，它包含1762个观测值。我已经用命令nb1安装了一个负二项式模型(名为glm.nb )，并且我希望估计模型对数据的预测效果。
首先，当应用命令residuals.glm (如果我应用命令residuals的结果相同)时，我得到
head(residuals.glm(nb1))
1 2 3 4 5 6
-1.1630170 2.9662854 2.0234981 0.11048
浏览 6提问于2017-05-23得票数 1
回答已采纳
2回答
我运行了一个KNN模型。现在我想绘制残差与预测值之间的关系图。来自不同网站的每个例子都表明，我必须首先运行线性回归模型。但我不明白该怎么做。有人能帮上忙吗？提前谢谢。这是我的模型- train, validate, test = np.split(df.sample(frac=1), [int(.6*len(df)), int(.8*len(df))])
x_train = train.iloc[:,[2,5]].values
y_train = train.iloc[:,4].values
x_validate = validate.iloc[:,[2,5]].values
y_valid
浏览 317提问于2020-07-02得票数 2
回答已采纳
1回答
R预测软件包中的动态回归
、、、
我有两个变量的时间序列，代表两种货币: SYP (叙利亚镑)和LBP (黎巴嫩镑)。这些数据代表了前六个月两种货币的每日价值。以前，我使用SYP作为因变量，LBP作为自变量运行一个标准回归模型。这是结果：
SYPts <- ts(SYP_LBP)
modelSYPLBP <- tslm(SYP ~ LBP, data = SYPts)
summary(modelSYPLBP)
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -835.77100 228.9
浏览 2提问于2021-03-09得票数 0
1回答
我正在尝试使用TSLM来创建一个模型，在我们使用TSLM之前，这两个时间序列都需要是平稳的，也就是说，你需要做差分来固定TS吗？根据Rob Hyndman的说法，TSLM应该注意到这一点，对吗？
浏览 54提问于2019-08-28得票数 1
回答已采纳
如果有人能帮我解决这个问题，我会很高兴的。我有重复测量设计的数据，在那里我们测试了鸟类(time.dep)感染前后的反应(exper)。我们也有FL (燃料负荷，瘦身质量的百分比)，脂肪评分和组(实验和对照)作为解释变量。我决定使用LME，因为残差的分布并没有偏离常态。但是，残差的同质性存在一个问题。“前”组和“后”组之间以及脂肪水平之间的差异有显着性(Fligner检验、p=0.038和p=0.01 )。
ring group fat time.dep FL exper
1 XZ13125 E 4 0.36 16.295 before
2 XZ13125
浏览 1提问于2014-06-08得票数 4
回答已采纳
1回答
假设我们使用JAGS (或WinBUGS)拟合贝叶斯线性混合模型，输出对象是否包括模型残差？我们怎么才能找到残差？
谢谢!
浏览 1提问于2014-03-09得票数 3
回答已采纳
我正在使用以下教程学习ARIMA模型：—-fitting-an-arima-time-series-model
在我用步骤5对模型进行拟合之后--用以下代码拟合ARIMA时间序列模型：
mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(y,
order=(1, 1, 1),
seasonal_order=(1, 1, 1, 12),
enforce_stationarity=False,
浏览 0提问于2017-05-29得票数 7
回答已采纳
1回答
我正与R合作，在我收集的数据上创建一些线性模型(使用lm())。现在我并不擅长统计，我发现很难理解通过R生成的线性模型的总结。
我指的是剩余价值：Min，1Q，Median，3Q，Max
我的问题是:这些值意味着什么?如果我的模型是好的，我如何从这些值中知道？
这是我的一些剩余价值。
Min: -4725611 1Q:-2161468 median:-1352080 3Q:3007561 Max:6035077
浏览 3提问于2012-08-28得票数 0
我在运行一个线性混合效应模型，有一个相互作用项。
library(lme4)
library(effects)
data<-mtcars
model<-lme4::lmer(mpg~cyl + hp*gear+ disp + (1|carb), REML=T, data=data)
# The partial residuals appear on the default effect() plot
plot(effect("hp:gear",partial.residuals=TRUE, model))
# But partial residual value
浏览 5提问于2020-01-11得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用pscl包使用零膨胀泊松回归来构建一些模型，在操作了输出对象之后，我发现residuals(fm_zip)并不等同于fm_zip$residuals。
下面是我正在讨论的一个示例：
library("pscl")
data("bioChemists", package = "pscl")
fm_zip <- zeroinfl(art ~ . | 1, data = bioChemists)
names(fm_zip)
fm_zip$residuals
residuals(fm_zip)
all.equal(fm_zip$res
浏览 2提问于2013-07-23得票数 4
回答已采纳
nlme包为我提供了一种使用resid(fitted对象，type=“规范化”)对归一化残差进行合成的方法，但是lme4没有选择这样做。如果没有lme4中的这个特性，我就无法诊断自相关。
我不认为R stats包resid(lme4object,type="normalized")工作，lme4-object$residuals是不正确的语法。
lmer/glmer是merMod对象。
拟合混合效应模型描述的类"merMod“--混合效应模型表示为继承自类lmResp的类的merPredD对象和响应模块。具有lmerResp响应的模型有类lmerMod；glmResp响
浏览 8提问于2022-08-23得票数 1
回答已采纳
我正在尝试使用介于效果和内部效果的模型规范。我的问题是如何从这些模型中提取类内相关性。在Stata中，此输出是rho，或由于面板之间的差异而导致的方差。下面是我使用mtcar数据集的一个副本。(希望正确指定了间隔和内部效果模型。)
between <- lmer(mpg ~ disp + hp + (1|cyl), mtcars)
summary(between)
within <- felm(mpg ~ disp + hp | factor(cyl), data = mtcars)
summary(within)
浏览 0提问于2017-12-10得票数 0
1回答
我对R和统计都很陌生，真的需要你的帮助。我应该分析一些数据，以找到一个描述它的分析模型。我有2个反应(y1，y2)和(4个预测因素)。我考虑使用R执行分析，并遵循以下步骤: 1)对于每个响应，我测试了一个线性模型(lm命令)，并发现：
Call:
lm(formula = data_mass$m ~ ., data = data_mass)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-7.805e-06 -1.849e-06 -1.810e-07 2.453e-06 7.327e-06
Coe
浏览 1提问于2019-04-02得票数 1
我用itorch笔记本构建了nn模型。
model = nn.Sequential()
model:add(nn.Reshape(ninputs))
model:add(nn.Linear(ninputs,noutputs))
向模型输入数据
output = model:forward(input)
然后，我打印模型，得到了这个。
print(model)
nn.Sequential {
[input -> (1) -> (2) -> output]
(1): nn.Reshape(3072)
(2): nn.Linear(3072 -> 10)
浏览 2提问于2015-08-19得票数 4
回答已采纳
1回答
对于一个简单的回归模型，我们可以使用残差图来检查线性模型是否适合建立我们的预测器和我们的响应之间的关系(通过检查残差是否随机分布)。
然而，当我们有多个预测器和一个响应时(即对于多元线性回归模型)，是否有类似的方法来检查线性回归是否适用？
浏览 1提问于2020-02-03得票数 0
1回答
我试图在面板数据上使用广义最小二乘模型(gls in R)来处理自相关问题。我不想对任何变量有任何滞后。
我试图使用Durbin检验(R中的dwtest)来检验我的广义最小二乘模型(gls)的自相关问题。但是，我发现dwtest不适用于gls函数，而适用于其他函数，如lm。
有什么方法检查我的gls模型中的自相关问题吗？
浏览 3提问于2017-10-02得票数 7
回答已采纳
根据我在R中指定线性回归模型(对于范畴变量)的方式，得到不同的标准误差值。
例如,
library(alr4)
library(tidyverse)
FactorModel <- lm(I(log(acrePrice)) ~ I(as.factor(year)), data = MinnLand)
summary(FactorModel)
但是，如果我用"+0“指定了一个回归模型，那么标准错误(以及其他值)是不同的。
FactorModel1 <- lm(I(log(acrePrice)) ~ I(as.factor(year)) + 0, data = Min
浏览 2提问于2020-10-12得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在估计一个对数线性Arima模型，我想使用https://www.r-bloggers.com/forecasting-from-log-linear-regressions/中的精确方法对拟合值进行反变换。我用四种方法计算剩余标准误差，得到四种不同的答案。有没有人能解释一下我应该用哪一个？ library(forecast)
model <- Arima(log(AirPassengers), order = c(0, 1, 3), include.constant = TRUE, lambda = NULL)
resids <- residuals(model)
s
浏览 19提问于2020-03-20得票数 1
回答已采纳
对于与时间相关的问题，例如股票预测：
假设我们有300天的数据，10个特性，还有一个目标:价格。
为什么，对于训练，我们只需要300天的价格？我知道这是LSTM模型的工作方式，但是考虑到其他299天模型的价格不是很有用吗？
浏览 0提问于2019-05-22得票数 0
1回答
执行回归后，您将得到因变量的残差和拟合值。绘制它们可以对违反OLS-假设的行为产生深刻的见解。我想知道我是否正确地解释了这个输出，因为似乎在任何地方都没有正确的解释。
我听说你可以从这个阴谋中得出以下结论：
误差的分布(残差是i.i.d.?)
同方差/异方差
残差自相关
U的条件平均与无条件均值的相等
模型的错误说明
作为一个例子，我想提出下面的情节，这表明违反了苏丹生命线行动的假设。
相对于拟合值的残差：
我的解释是：
误差项不是i.i.d.，它取决于拟合值的大小，从而取决于解释变量。
由于条件方差不等于无条件方差，所以不存在同方差。
自相关存在
浏览 1提问于2019-02-26得票数 1
1回答
图中丢失的GAM残差
、、、
我正在将GAM模型应用于我的数据:随着时间的推移，细胞丰度。该模型工作得很好(虽然我知道我的大小中有一种模式，但这是一个与此无关的不同问题)。它只是无法在最后的绘图中显示部分残差，尽管我设置了residuals = TRUE。这是我的输出：
我还用了mgcv包。
以前，这段代码按照我的要求工作，但在不同的数据上工作。任何关于它为什么不起作用的想法都是受欢迎的！
GAM_EA <- mgcv::gam(EUB_FISH ~ s(Day, by = Heatwave), data = HnH, method = "REML")
gam.check(GAM_EA) #Check
浏览 5提问于2022-10-19得票数 1
回答已采纳
1回答
我需要从R中的一个模型中提取残差，其中我使用了coeftest(OLS,vcov=hccm(OLS))。有人知道怎么做吗？ 使用residuals()或resid()不适用于此函数，尽管它适用于lm()。
浏览 33提问于2020-01-27得票数 0
1回答
我玩线性回归在蓝色机器学习和评价一个模型。
我仍然有点不确定评估的各种指标意味着什么和显示什么，所以如果我不正确的话，我会感激一些纠正。
平均绝对误差:残差(误差)的均值。
均方误差:残差的标准差。有了这个，我可以看到我的绝对误差离平均值/中位数有多远。
相对绝对误差：一个百分比值，显示相对误差和绝对误差之间的百分比差异。值越低越好，说明差异越小。
相对平方误差:相对于绝对值平方的平方。不知道这会给我带来什么相对绝对误差。
确定系数：表示输入之间的相关性。+1或-1表示完全相关，0表示无相关性。
直方图显示的是各种错误程度桶的频率。这显示出许多小错误。随着频率的降低，误
浏览 3提问于2017-04-07得票数 0
回答已采纳
1回答
解释
我试图将指数曲线拟合成theta = x0 * exp(-kappa*l)格式中的数据。
我首先在linear = lm( I(-log(temp.theta/x0)) ~ l + 0 )中得到系数(k = coef(linear))，然后再用nls(temp.theta ~ I(x0 * exp(-k*l)) + 0, algorithm = "plinear" , start = list(k=k))，因为我不确定lm()是否具有正确的性质。
这个决定来自于在stats.stackexchange阅读了一些关于模型的问答，他们讨论了加性噪声与乘性噪声(=>误差估
浏览 0提问于2014-03-08得票数 0
回答已采纳
我已经创建了一个循环，将非线性模型拟合到参与者的六个数据点(每个参与者有六个数据点)。第一个模型是一个单参数模型。下面是这个模型的代码，它工作得很好。定义了时间变量。participant变量是id变量。数据是长格式的(每个参与者的每个数据点占一行)。
以下是使用1个参数的循环代码：
1_p_model <- dlply(discounting_long, .(Participant), function(discounting_long) {wrapnls(indiff ~ 1/(1+k*time), data = discounting_long, start = c(k=0))})
浏览 1提问于2015-04-02得票数 1
1回答
如何在Python中为所有303个观测值生成残差：
from statsmodels.stats.outliers_influence import OLSInfluence
OLSInfluence(resid)
或
res.resid()
我正在尝试生成类似于我们在R中生成的残差，使用：
res$resid
浏览 45提问于2021-03-05得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在使用psych包执行降维。在分析了scree图之后，我决定使用9个最重要的PC( 15个变量中的9个)来构建一个线性模型。我的问题是，如何为我拥有的500个观察值中的每一个提取9个最重要的PC的值？有没有内置的函数，或者我必须使用加载矩阵手动计算它？
浏览 25提问于2021-07-26得票数 0
1回答
我刚接触自然语言处理和神经网络，并试图理解spaCy框架背后的想法。我知道CNN一般是怎么运作的。根据美国有线电视新闻网德国模型文档，这是一个在和WikiNER语料库上训练的多任务CNN。
因此，该模型使用语料库作为训练数据，然后能够对我的特定句子进行例如词性标注。
我已经习惯了，然后是神经网络来研究模型摘要，就像下面这个例子一样。
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
浏览 20提问于2020-03-12得票数 0
2回答
我有一个形式为R的线性模型
lm(log(num_encounters) ~ log(distance)*sampling_effort, data=df)
我想解释残差，但让它们回到num_encounters的比例。我见过residuals.lm(x, type="working")和residuals.lm(x, type="response")，但我不确定它们返回的值。例如，我是否仍然需要使用exp()来将残值恢复到num_encounters比例？或者他们已经达到这个规模了？我想把这些绝对值画回原点，在直方图和之后的栅格图中。
编辑:基本上我的困惑是，
浏览 0提问于2017-10-24得票数 0
回答已采纳
我创建了一个Logistic回归模型，并用它来预测出席率：
LogModel <- glm(formula = Attended ~ City + Duration,
family = binomial(logit), data = MyData)
prediction <- predict(LogModel, MyData, type = "response")
为了获得brier分数，我应该在brierscore()函数中使用哪些参数？
浏览 9提问于2014-08-06得票数 1
我有一些有异常值的数据。然而，我的数据有方向，有趋势，在寻找异常值时需要考虑这些趋势。然而，异常值不仅仅是一个是或否的答案。我能说的唯一一件事是，一个数据点离趋势越远，它就越有可能是我不想包含在我的数据中的异常值。
考虑到标准偏差、线性回归和我正在查看的数据块都依赖于上下文，我所知道的没有静态函数来确定某个东西是否是异常值。
我可以使用各种技术选择好的异常值，但问题是，无论何时你去除异常值，你都是在使用你从中挑选异常值的数据的上下文。
我知道，当您为NN准备数据时，数据必须始终以完全相同的方式准备。也就是说，它经历了一组静态过程/函数。用于选择异常值的技术需要上下文，并且上下文会发生变化，因此
浏览 3提问于2019-07-31得票数 0
在已知公式的基础上，对生产过程中的多项式模型进行验证。我的意思是在SAS中如何检查模型参数是正确的(与0显著不同)，基于p值(t学生)。模型具有示例性。我只有两个变量Y和X。
Y -它是因变量
X - SAS将定义3个新变量，这是自变量
x1=1/X
x2=1/x^^2
x3=1/x^^3
得到了这个函数
y=0,00519+2,1873*x1+(-3,63807*x2)+2,06002*x3
最重要的是残馀分析。R2几乎等于1，所以模型非常适合。
相干度和多重共线性很高。
所以我的问题是：
如何检验回归(0,00519;2,1873;-3,63807;2,06002)参数的p值？
浏览 0提问于2018-10-05得票数 0
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
回答已采纳
2回答
我目前有一个多元回归，根据预期寿命和影响它的变量生成OLS摘要，但是不包括RMSE或标准差。状态模型是否有rsme库，是否有方法计算与我的代码的标准偏差？
我已经找到了这个问题的一个前面的例子：，我阅读了statsmodels页面：和测试--我仍然无法解决这个问题。
import pandas as pd
import openpyxl
import statsmodels.formula.api as smf
import statsmodels.formula.api as ols
df = pd.read_excel(C:/Users/File1.xlsx, sheet_name =
浏览 8提问于2021-07-26得票数 0
回答已采纳
2回答
这可能很简单，但我花了相当多的时间试图找出它没有任何运气，也许任何人都可以帮助我。
我通过spatstat中的ppm()函数来拟合点模式模型(下面是可重复的代码)，当我绘制残差时，它会自动在残差图像上绘制点，这使得很难看到任何东西。有人知道怎么避免吗？
代码：
library(spatstat)
pattern <- rpoispp(300)
cov <- rnoise(rgen = rnorm, dimyx=32, mean=2, sd=1, w = pattern$window)
fit <- ppm(pattern ~ cov)
res <- residuals.
浏览 1提问于2016-04-11得票数 3
回答已采纳
1回答
R中的部分回归图
、、、
我是R的新手，我很想得到一些帮助，为一个研究项目创建一个部分回归图。
这是我的完整模型：
model2 <- lm(scenarios_anger ~ 1 + scenarios + age + female + politics + relg + spirit, data=data)
我的目标是创建一个散点图，该散点图只显示scenarios和scenarios_anger之间的关系，同时保持所有其他预测因子不变。
经过一些询问后，我想我需要1)创建另一个模型来预测除scenarios之外的所有其他预测因子的scenarios_anger，然后从这个模型中提取残差。2)创建第三个模型，
浏览 1提问于2017-03-27得票数 4
1回答
我正在使用"Arima“为”飞机乘客“建立一个MA(1)模型，代码如下：
test3=Arima(AirPassengers,c(0,0,1))
结果是
Series: AirPassengers
ARIMA(0,0,1) with non-zero mean
Coefficients:
ma1 mean
0.9642 280.6464
s.e. 0.0214 10.5788
sigma^2 estimated as 4265: log likelihood=-806.43
AIC=1618.86 A
浏览 0提问于2018-04-02得票数 0
回答已采纳
当我使用nnet包时，我试图从模型摘要输出中获得超过2位的小数位。我读了其他关于这方面的帖子，这些解决方案似乎都不适合我。我试过了：
options(digits=10)
summary(model)
b->h1 i1->h1 i2->h1 i3->h1 i4->h1 i5->h1
0.94 -2.67 0.83 -1.06 -2.51 -0.69
b->o1 h1->o1
1.14 -3.41
b->o2 h1->o2
-0.62 3.92
我也试过了：
summary(model,d
浏览 0提问于2013-04-09得票数 5
回答已采纳
我对randomForest的模型调用是：
Call:
randomForest(formula = medv ~ ., data = training_set, ntree = 100, set.seed = 500)
Type of random forest: regression
Number of trees: 100
No. of variables tried at each split: 4
Mean of squared residuals: 0.1200638
% Var explained: 87.96
我们如何解释所有这些数字？对No.有什么建议？在每
浏览 0提问于2019-09-18得票数 0
1回答
我有一个使用样条线拟合的模型： ssfit.3 <- smooth.spline(anage$lifespan ~ log(anage$Metabolic.by.mass),
df = 3) 我正在尝试获得模型的诊断信息，比如这个模型的残差图和QQ图。我知道对于线性模型你可以这样做 plot(lm) 它输出所有不同的曲线图。既然plot(ssfit.3)不能输出相同的数据，我该如何处理样条模型呢？
浏览 23提问于2021-04-04得票数 0
回答已采纳
1回答
在GAMs模型中添加移动平均分量
、、、、
我有一个简单的模型，对于这个模型，残差显示出超过一阶的自相关.
我有一个简单的模型，我想要包含一个移动平均分量，直到第三阶。
我的模型是：
m1<-gamm(y~s(x,k=5), data = Training)
y的时间序列性质表明它遵循ARMA(0,0,3)
由于m1的残差是自相关的，所以我想在m1中包含一个移动平均分量。
类似问题的答案只涉及AR(1)过程，这不是我的情况。
浏览 2提问于2019-06-12得票数 0
回答已采纳
1回答
随机斜率模型假设
、、、、
随机斜率模型的假设是什么？特别是，我想知道关于第1级和第2级残差的假设，以及它们的预期理论分布。
我在R的模型是这个，
OUTCOME ~ DAY+MEDICINE+DAY*MEDICINE, random = ~ 1 + DAY| ID_SUBJECT
每个科目我有两天时间(日= 1，2)。考虑到对于每个主题，对于DAY=1和DAY=2，我都有一对残差，那么对于残差，我应该期望得到什么样的理论分布呢？
浏览 6提问于2021-08-26得票数 2
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
