我在我的数据集中有几个因变量，我想找到x和每个y之间的最佳拟合。我如何修改以下代码(循环函数)以同时绘制x和所有y的曲线图。我不想单独为每个因变量运行代码，而是希望运行一段代码，并为(x，y) (x，y1)和(x，y2)绘制三个图x y
浏览 10提问于2017-07-09得票数 0
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R中的多变量分析
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我正在寻找能够进行多变量分析的软件包。例如，在R中，多个因变量(例如，Y1、Y2、Y3、Y4)拟合到相同的预测器集合。我知道这可以通过使用lm函数的多元多元回归来完成，但有没有办法通过神经网络，支持向量机，任何一种集成方法；或者只是其他方法来预测多个相关的因变量。
浏览 1提问于2014-04-28得票数 0
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R中线性回归模型的拟合
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我有一个关于R中线性回归分析的问题：
我有几个自变量(约20-30)和一个因变量。为了达到最好的模型，我尝试了自变量的“所有”相关组合，以便最大限度地调整R^2。然而，这是一项很大的工作。因此，我的问题是:是否有一种方法可以自动拟合R中的回归模型，即自动选择存储在数据框架中的这些自变量，从而得到对因变量变化的最
浏览 3提问于2014-10-13得票数 0
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双峰结果数据的线性回归
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我有一个数据集，有3,000个特征和持续的时间因变量，有18,000个实例。因变量直方图显示它们具有双峰分布。我正在构建预测时间的线性回归模型，但是没有一个模型能够进行预测；所有模型的R^2值都是0。KernelRidge(alpha=1, coef0=1, degree=3, gamma=0.001, kernel='polynomial', kernel_params=None)
但完全用R^2 = 1对训练数据进行拟合</e
浏览 0提问于2019-11-06得票数 4
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假设我有一个粗略的多元线性回归模型:Y= intercept + Aa + Bb + Cc + Dd + Ee。我想知道是否可以使用R，特别是lm命令，将我的betas输入或设置为A= 2，B= -10，C= 3，D= 0，E= 7，并应用摘要(Lm)，以便查看这些预定betas对截获的影响。
浏览 8提问于2019-05-18得票数 1
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我试图得到一个不同变量的数据框架，并为这些变量的每一个组合运行一个线性模型。函数给出了这三个变量的所有组合--一个包含7个元素的列表，每个元素都是类型字符。(我试图运行的实际代码有16个变量，这就是我不想手动编写每个模型的原因)。
我现在要做的是在每一个变量组合中运行模型。，并从AIC和BIC的组合以及MAE和RMSE的样本中选择最佳的模型。任何帮助都是非常感谢的！
浏览 1提问于2018-12-04得票数 2
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我想在R中执行加权非负最小二乘(即所有拟合系数都是>=0)。nnls包中的nnls函数似乎不支持权重。我是否可以通过将协变量矩阵weights和因变量y乘以weights向量的平方根来模拟weights函数中的weights，就像一样？还是有更好的方法来做到这一点？
浏览 3提问于2017-12-19得票数 2
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我需要绘制一个条件推理树。我选择了party::ctree()函数。它适用于虹膜数据集。(irisct_party <- party::ctree(Species ~ .,data = iris))
但当我用随机数据set.seed(123)studs <- data.frame(problem = factor(answer(n, x = c("No", "Yes"))),
a
浏览 5提问于2022-02-17得票数 3
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我在R中使用for循环来执行四个系列的adf.test (我预计会有16=4X4 adf.test输出)。#这是我的数据框架，包括四个系列： CE_price6 12.18420 3.813100 14.44910 42.13223 #这是我的代码
浏览 417提问于2020-08-11得票数 0
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我正在尝试编写一个python函数来计算数据集的学生化残差。我试着遵循传统的等式：其中e(i)表示第i个基准点的残差，std(i)表示没有第i个观测值的标准差的估计值，h(i)是矩阵H中的第i个对角元素1x11x31个xn其中X^T是矩阵X的转置
但是
浏览 0提问于2018-04-15得票数 0
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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(每个观察到一个因变量)，它似乎能够处理多个y。但是当我比较这种“多元”方法<
浏览 4提问于2015-05-26得票数 9
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有一次，我看到了使用基于scikit-learn的lasso模型的代码段lasso.fit(X_train根据scikit-learn的说法，它是Returns the coefficient of determination R^2 of the prediction。我不太清楚该如何使用这种信息？
浏览 0提问于2020-08-27得票数 0
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我正在尝试使用在R中实现的JAGS将多变量模型拟合到物种组成数据。我有3个物种相对丰度的数据(介于0，1之间)，其中两个是相关的。下面是生成类似数据的代码。我想对这些数据拟合一个仅截距模型，使用dirlichet分布来解释因变量之间的协方差，这是beta分布的多变量扩展。
我有点卡住了。使用R中的runjags包，我可以使用beta分发版对单个<
浏览 21提问于2018-03-03得票数 3
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我有一个数据集，其中包含一个二元因变量和多个预测值，包括参与者。我试图检查不同预测因子对不同参与者的特殊影响。为了做到这一点，我试图观察参与者id和其他预测者之间的相互作用对因变量的影响。我在R中使用randomForest，我可以成功地拟合森林，并且可以生成单个变量的部分依赖图。然而，我需要的是变量对-参与者+其他变量的部分依赖图。这个是可能的吗？作为参考，我的
浏览 21提问于2016-08-23得票数 0
我有两个自变量(面积和卧室数量)和一个因变量(价格)。每个自变量都有自己的多项式次数(面积有3次多项式，卧室数有4次多项式)。到目前为止，我只能用"scatterplot3d“包在3D中绘图，但我不能在我的绘图中创建拟合的回归3D平面。 我的问题:我想用拟合的回归三维平面和散点图创建一个三维图形，我应该使用哪个软件包？在我的图中拟合回归3D平面的代码看起来会是什么样子(如果你有一个大概<e
浏览 213提问于2019-10-12得票数 1
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