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我想在统计模型中运行一个有序回归模型，有人发布了这个(来自statsmodels.miscmodels.ordinal_model导入OrderedModel)，但是它似乎不起作用。我还查看了stats models网站，订购的模型没有出现在那里。 有没有人用Python做过原始逻辑回归？
浏览 33提问于2020-12-10得票数 1
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我想在SAS上构建一个用于逻辑回归的用户界面，在该界面中，我们提供数据-或者上传带有变量和因变量的数据，它会给出一个输出，给出回归表和其他一些所需的度量。
执行此操作的最有效方法应该是什么？SAS有这样的规定吗？
浏览 1提问于2016-06-29得票数 1
12回答
C(或C++)中的数据科学
、、、、
我是一个R语言程序员。我也是一群被认为是数据科学家但来自CS以外的学术领域的人。
这在我作为数据科学家的角色中效果很好，但是，从R开始我的职业生涯，并且只对其他脚本/web语言有基本的知识，我觉得在两个关键的领域都有不足：
缺乏扎实的编程理论知识。
缺乏在更快和更广泛使用的语言(如C、C++和Java )方面的竞争力水平，这些语言可以用来提高流水线和大数据计算的速度，以及创建DS/data产品，这些产品可以更容易地开发成快速的后端脚本或独立应用程序。
当然，解决方案很简单--去学习编程，这就是我通过注册一些类(目前是C编程)所做的事情。
然而，现在我开始讨论上面的问题#1和#2，我不得不问自己
浏览 0提问于2015-03-20得票数 46
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我有两个关于logistic回归的问题。
我正在对一个二元相关变量和一个由100多个类别组成的独立变量进行逻辑回归。逻辑回归是否仍然是正确的选择？还是有必要再做一次测试？
我郑重地使用logistic回归来检验独立变量是否与依赖变量有关。在这种情况下，是否有必要将我的数据分成训练和测试集。我可以用什么样的测试来确定我正在工作的模型是否好。
浏览 0提问于2018-12-04得票数 0
如果我在Python中使用TextBlob获得文本(正/负)的数据标签0/1，然后使用logistic回归进行训练和预测，这是基于特征的方法还是基于规则的方法？
浏览 0提问于2021-12-05得票数 0
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如何对BIRT报告中显示的图表进行线性回归。我有x和y数据..。但我在eclipse BIRT上看不到任何生成线性回归的函数...
有什么想法吗？
非常感谢
浏览 1提问于2009-11-25得票数 0
我运行了以下多元回归：
lm(distance ~ age*gender, data=mydata)
在我的数据中，性别包括男性(编码为0)和女性(编码为1)。我的结果显示，性别作为一个整体存在显着的影响，我现在想运行两个独立的多重回归；一个用于男性，另一个用于女性。
有没有人能为我的多元回归提供一些帮助，如何将这个性别变量分为男性和女性？
浏览 0提问于2016-03-12得票数 0
1回答
有明确结果的调解分析
、、、
我想要进行一个中介分析，以了解Exposure通过Blood生物标记物(连续)对C癌类型(4种癌症类型)的影响(连续)。所以中介图应该是这样的：
E -> B -> C
对于中介变量，我运行线性回归分析：
med.fit <- lm(blood_biomarker~exposure+age+sex, data=demographics)
但是，当谈到结果变量时，我从docs中看到，唯一合适的分析方法是多项式回归分析，例如：
out.fit <- multinom(cancer_type~blood_biomarker+exposure+age+sex, data=dem
浏览 2提问于2017-11-17得票数 0
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空间数据与并行计算
、、、、
我将在新的一年开始我的论文工作。我将对大量的空间数据进行计算上的密集分析(运行空间回归和地理加权回归模型，并使用美国人口普查数据)。打开shapefile时，我的当前计算机就会结冰。这是一个MacBook Pro，4核，16 Ghz内存和3.4GHz处理器。但我正在升级到一个拥有128 to内存、3.6Ghz处理器和8核处理器的iMac。
然而，我读过关于并行处理的文章，并意识到R只使用一个核。那么，这是否意味着额外的新核心将是无用的？如果是这样的话，那么也许我存了点钱，而不去买多余的核？我知道我可以使用并行包(和其他一些包)，但我不确定它是否适用于空间回归包。
这里的任何建议都将不胜感激。
浏览 5提问于2020-12-20得票数 0
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在使用关系数据库管理系统时，分析人员通常具有此工作流:使用SQL从数据库获取数据子集、导出数据或使用连接器，然后使用Pandas、R或Matlab等工具在其上应用数据挖掘/模型算法(例如kNN、回归模型等)。换句话说，一个在DBMS中操作，然后在DBMS之外操作。
我们可以使用用户定义函数( UDF )来实现多种语言中选择的算法(使用PostgreSQL在C中构建UDF)，并在DBMS环境中保持可操作性，即不放弃在DBMS内部操作所获得的好处。此外，可以无缝地将UDF与SQL构造集成，如果需要对传递到模型的数据执行后续SQL操作，则SQL构造非常强大。
我想知道在DBMS之外操作的原因是什么，
浏览 0提问于2019-04-11得票数 1
1回答
如何找到最适合你的地块的回归模型
、、、、
假设我希望将回归模型与来自disp ~ drat数据集的mtcars进行拟合。我是否可以用一个包来告诉我应该使用哪种类型的回归，例如线性、多项式、贝叶斯等？
ggplot(mtcars, aes(disp, drat)) +
geom_point() +
facet_wrap(~cyl)
浏览 2提问于2020-11-24得票数 1
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我将使用( RNN+Logisitic回归)来进行情感分析。
我应该对文本做预处理，如删除停止词，标点符号和提取关键字被发现的名词？
浏览 0提问于2016-04-25得票数 4
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最近我有一个机器学习(ML)项目，它需要识别特征(inputs，a1，a2，a3 ...A)对目标/产出有很大影响。 我使用线性回归来获得特征的系数，并使用决策树算法(例如随机森林回归)来获得重要的特征(或特征重要性)。 我的理解对吗?线性回归中系数大的特征应该在决策树算法中特征重要性的最高列表中。
浏览 29提问于2019-04-18得票数 1
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我最初来自R，但Python似乎是最近比较常见的语言。理想情况下，我会用Python编写所有代码，因为语法更容易，而且我已经有了更多实际使用它的经验--来回切换是一种痛苦。
在ML类型方面，我所做的所有统计分析都是R类回归，时间序列，方差分析，logistic回归等等。我从来没有用Python做过这类分析。不过，我正试图为自己创建一堆代码模板，在开始之前，我想知道Python是否足够深，可以完全取代R作为我选择的语言。我最终会计划更多地使用ML，而且我知道Python可以做到这一点，最终我会想到我必须使用一种更基本的语言，比如C++。
任何人都知道Python在统计分析方面的局限性是什么，或者
浏览 0提问于2020-06-29得票数 26
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1回答
我想知道决定回归数值类的5个属性的最佳优化。K近邻回归是最好的回归方法，但是基于这种回归方法，我如何才能获得可靠的结果(如属性的最佳值的数值结果)？
浏览 1提问于2015-01-15得票数 0
2回答
我有以下资料：
Height Weight
170 65
167 55
189 85
175 70
166 55
174 55
169 69
170 58
184 84
161 56
170 75
182 68
167 51
187 85
178 62
173 60
172 68
178 55
浏览 3提问于2012-06-02得票数 54
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我想根据6个不同的输入和4个输出生成一个回归。
我使用python，并比较sklearn和scipy。但在这两种情况下，回归模型基本上集中在一个输出参数。
我的问题是:我能考虑我所有的输出都是不相连的吗?如果是的话，想象一下我可以并行地执行4个回归(每个输出一个)来建立一个等价的4输出模型，这是真的吗？
给你小费！
浏览 0提问于2018-06-01得票数 3
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在学习特征选择模块中找到了用于特征选择的F_regression技术。我无法理解它所使用的原则。给出的描述是-
单变量线性回归检验
快速线性模型，用于测试单个回归器的效果，对许多回归者来说是顺序的。这分三个步骤完成：
1.兴趣回归和数据回归为正交wrt常量回归。2.计算了数据与回归元之间的相互关系。它被转换成F分数，然后转换成p值.
我无法理解这一点，请有人用门外汉的术语来解释这一点。
浏览 2提问于2016-06-10得票数 2
我正试图在一个大约34,000次观测的面板数据集上运行一个集合OLS回归。当在R中调用lm()时，这个过程将花费很长时间，最终消耗超过30 in的内存(因此，在估计回归时，内存就会耗尽)。事实上，我不得不被迫退出程序，因为我的电脑差点崩溃。
当我在Stata中运行完全相同的回归时(在相同的数据集上)，这个过程大约需要1秒。我不知道这是怎么回事，我是不是做错了什么？
R代码：
pooled1=lm(ret ~ l_ret + l_btm + l_roe, data=panel)
Stata代码：
reg ret l_ret l_btm l_roe, r
浏览 2提问于2017-11-11得票数 0
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我正在尝试用R做一些计量经济学分析，但我不知道如何做我想要的分析。具体地说，我想计算消费者剩余。我正在尝试根据水质、风景、停车等变量来预测(相关)行程数。我使用以下方法对我的自变量与因变量进行回归：
lm()
并使用以下命令获得我的预测值：
y_hat <- as.matrix(mydata[c("y")])
现在，我想根据我的预测(y_hat)值计算每个人(总计约260)的消费者剩余。
浏览 2提问于2015-05-21得票数 0
我试图运行加权平方回归，在创建权重并将其添加到回归函数后，将收到以下错误：
在model.frame.default中的误差(公式= CO2_pc_cmice1 ~ GDP_pc_cmice1_C +：
可变长度不同(“(权重)”)
lm模型有31行，我创建的权重也是31行，我已经检查了这些行中是否有NAs，但没有。有一些负数，但如果这是问题的话，我会感到惊讶。我使用na.action = na.omit和na.action = na.exclude运行了这个公式
我还用99的样本进行了回归，我得到了同样的问题。
我的回归
LinearCO2_lowerF <- (lm(CO2_pc_
浏览 3提问于2020-07-10得票数 2
1回答
我有两个面板回归：
xtreg A b1 c1 d1, fe vce (robust)
xtreg A b2 c2 d2, fe vce (robust)
我想测试一下b1=b2，c1=c2和d1=d2，我在Stata后测测试中找不到周氏测试。看来得手工计算。然而，周测试的公式要求残余SS，这是没有报告后，xtreg命令。我可以在R-sq之间或内部使用吗？
我也考虑过testparm命令，但它只计算了最后估计的系数。在我的例子中，它们是b2, c2, d2的系数。那么，也许有机会指定一个方程并比较不同回归的系数？
还是我还没有考虑过其他的选择？
浏览 2提问于2016-01-17得票数 0
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我有一个包含参数(特性) a、b、c等参数的数据集。我们需要开发一个模型来预测a (我们的目标)。
b与a显著相关(85%)，我怀疑是线性依赖。c是对b的另一种深度测量，因此它与b有很高的相关性，与a有很好的相关性。此外，还有一些其他参数(数值特征)，其对a的依赖是非线性的(从背景知识和方格图分析)。这些特性与a没有很高的相关性，但对a有影响。
我正在建立一个基于上述知识的a预测模型。我认为多元线性回归并不是一个好主意，因为它是非线性的依赖关系。另一方面，b是a的一个很强的预测因子，并且线性依赖于a。因此，我需要将线性回归和其他方法(例如随机森林)集成在一个单一的模型中，这样才具有两者的优点。
浏览 0提问于2020-09-23得票数 1
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数据集的机器学习分析
、、、、
我有一个数据集，其中包括房屋，不同的特点，和它的价格。我试图对这个数据集做一个高级分析，我已经使用不同的回归技术，如岭回归、拉索回归和弹性网络回归，做了房价预测分析。
此外，我想做机器学习分析与数据集。对于上述数据集，我能做什么样的预测？有人有什么想法请告诉我吗？？
浏览 0提问于2020-01-24得票数 -1
1回答
在伯特纸中，我了解到BERT是只使用编码器的模型，也就是说它只涉及变压器编码器块。
在GPT纸中，我了解到GPT是译码器模型，也就是它只涉及变压器解码块。
我猜有什么区别。我知道编码器和解码器块之间的区别: GPT解码器只查看以前生成的令牌，并向它们学习，而不是在右侧令牌中学习。伯特编码器关注双方的令牌。
但我有以下疑问：
Q1。one 2，3侧重于新/一/零短期学习。难道我们不能建立新的/一/零短学习模型，像伯特这样只使用编码器的结构吗？
Q2。Huggingface Gpt2Model包含forward()方法。我想，向这个方法提供单个数据实例就像做一次尝试学习一样？
Q3。实现了利用拥抱
浏览 0提问于2021-11-26得票数 8
1回答
我最近开始使用python从事机器学习等相关领域的工作。今天，我正在处理一个数据集，我想在其中应用降维并应用我的模型来评估分数。这个数据集有30个特征。
我从一个简单的算法开始，这是Logistic回归，但在应用我的logistic回归之前，我想做一个PCA。为了确定哪个组件的数量是最好的，我使用了带有逻辑回归的gridsearchCV，只使用了C参数和我选择组件数量的主成分分析。我得到的结果是，我在PCA中使用的组件越多，精度得分就越高。以我的n_components=30为例，我得到了0.81的精度分数。
问题是，我认为PCA用于降维(即处理较少的特征)，它可以帮助提高分数。有什么我不明白
浏览 1提问于2020-10-26得票数 0
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我有一个脚本引擎，我刚刚作为一个开源项目发布。它已经在我的硬盘上等了一年了。当然，我的引擎在任何方面都没有完成，但是它确实适用于简单的脚本。它有一种javascript的感觉，但我不想遵守ECMA规范或任何东西。
现在，我正在做的最重要的事情是提高代码质量，同时保持语言的正常工作(我有几个回归测试要“证明”)。它根本没有正式的语法，其工作方式如下：
预处理/标记此时，它移除空格并将所有内容剪切为“令牌”，这基本上只是一个包含字符串和关于令牌是什么(数字、标识符、操作等)的粗略“提示”的结构，以及一些调试信息，如行号。
一个ScriptingEngine类，它接受令牌的列表，并实际解析它们并执行
浏览 0提问于2013-03-25得票数 2
1回答
二次分析与数据挖掘的区别
、、、
我试图从为其他目的而建立的大型多维数据集中提取某些人口群体的消费模式。采用人工方法(SPSS)进行聚类和回归分析。这是否被认为是二次分析或数据挖掘？我理解统计分析和数据挖掘之间的区别，但在这种情况下，似乎是在……谢谢
浏览 3提问于2015-12-30得票数 0
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R(正常和对数数据)中的线性回归
、、、、
我想在R中对正常和双对数图中的数据进行线性回归。
对于普通数据，数据集可能是以下内容：
lin <- data.frame(x = c(0:6), y = c(0.3, 0.1, 0.9, 3.1, 5, 4.9, 6.2))
plot (lin$x, lin$y)
在这里，我只想为数据点2、3和4的线性回归画一条线。
对于双对数数据，数据集可能如下：
data = data.frame(
x=c(1:15),
y=c(
1.000, 0.742, 0.623, 0.550, 0.500, 0.462, 0.433,
0.051, 0.04
浏览 1提问于2011-06-08得票数 7
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一个正常的Cox回归如下：
coxph(formula = Surv(time, status) ~ v1 + v2 + v3, data = x)
我计算了逆倾向处理加权(IPTW)分数与随后的倾向分数。
倾向分数可计算如下：
ps<-glm(treat~v1+v2+v3, family="binomial", data=x)
用于IPTW的权重计算如下：
weight <- ifelse (treat==1, 1/(ps), 1/(1-ps))
数据集中的每个主题都可以使用上述方法进行加权(每个主题都有一个特定的权重，按上述计算)，但我认
浏览 2提问于2018-05-29得票数 1
我使用sklearn.svm支持向量回归来解决连续数据集上的回归问题，其中特征集具有5维和1维标签集，下面是数据集的外观：
>>> type(feature_set)
55: <type 'numpy.ndarray'>
>>> type(label_set)
56: <type 'numpy.ndarray'>
>>> feature_set.shape
57: (31875, 5)
>>> label_set.shape
58: (31875,)
现在我只想可视化
浏览 4提问于2016-06-17得票数 1
2回答
可解释的人工智能可以通过本质上可解释的模型来实现，比如logistic和线性回归，或者是像沙普这样的临时解释。
我想对表格数据使用一个本质上可以解释的模型来完成分类任务。然而，logistic和线性回归的效果较差。
是否还有其他具有更高性能的内在可解释模型？
浏览 0提问于2023-02-24得票数 0
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我为一篇PhD论文收集了数据，需要帮助我理解如何构建一个路线图来进行分析和统计分析。PhD本身并不是在统计或机器学习，但我想了解的步骤和类型的分析，我必须遵循的数据分析的高级学位？一般来说，我应该如何处理这个问题呢？
在我收集的数据中，有623项观察，包括一个连续因变量和13个自变量(连续、分类和序数)，它们是根据研究经验和文献综述定义的。
我考虑做几个回归分析来预测因变量，并研究其上的影响因素(如果它们是正的、负的，以及它们的大小)。我尝试过多元线性回归，包括对自变量的不同变换。另一方面，我不确定是否应该研究每一个自变量，并在时间范围内预测它们的值？
到目前为止，我脑海中的步骤如下：
绘制不
浏览 0提问于2015-09-19得票数 1
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我正在做网络方面的研究，我想在我自己的数据集(数字)上实现线性回归。我使用python进行多元线性回归，使用sklearn库，现在我想从c++代码中嵌入/调用该python实现。
如果我说c++是我的应用程序，而python代码是一个为我的c++代码提供服务的服务.我需要在c++代码中输出pyhton代码，所以我想在c++中调用python可执行文件。
我能这么做吗？
我寻找的很多东西都是提振的，但我不明白该怎么做.我用jupyter notebook表示python，用eclipse表示c++。
x = final_tf[['LocalLoadHigh', 'Loca
浏览 7提问于2021-03-22得票数 0
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我正在寻找一种可用于常见命令式语言(Java、C、python、ruby等)的抽象语法树表示法。我希望它尽可能接近源代码(而不是像LLVM这样的东西)。我在网上找到了，但它只能处理C和Fortran。这真的存在吗？
浏览 3提问于2015-07-11得票数 1
2回答
我的任务是确定基于C#的大型数据管理系统的回归测试覆盖范围中的差距，该系统包括一个SQL数据库、服务器应用程序、多个web客户端和多个windows窗体客户端以及一个基于SOAP的web服务API。
有大量的手动黑匣子回归测试已经演变了多年的15+，这个系统一直在发展，但在覆盖范围方面存在差距。我们正在使用基于Selenium和White的测试框架自动化这些测试用例。
我想知道是否有人能提出一种很好的分析技术来找出覆盖范围的差距。
当我们自动化150个手动回归测试脚本时，我也不想复制现有的业务逻辑的白盒集成测试覆盖率。
浏览 0提问于2019-07-30得票数 2
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我有三个不同的Stata文件(每个在三个不同的年份)，我想估计一个固定的效果回归。我的猜测是，我需要合并这些文件来测试我的回归，但我怎么做呢？如何在每个文件中给出相同变量的时间标识？
浏览 3提问于2014-07-02得票数 1
3回答
我感兴趣的是找出编译器是如何工作的。我看过几本书，它们都同意编译器阶段大致是这样的(如果我错了，请纠正我)：词法分析、语法分析、语义分析、中间代码、代码优化、代码生成。作为方法，词法和语法阶段看起来非常清晰和直观(当然，这并不意味着容易)。然而，我仍然无法找到语义阶段真正包含的内容。首先，我知道应该有一些子阶段，如范围检查、声明检查和类型检查，但困扰我的问题是:是否还有其他的事情要做。你能告诉我在这一阶段必须采取哪些强制性步骤吗？我知道这在很大程度上取决于编程语言和编译器的实现，但是你能给我举一些关于C/C++，Java的例子吗？请你给我指一本书/页/文章，在那里我可以深入阅读这些东西。谢谢。
浏览 2提问于2013-09-18得票数 4
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📷
我试图建立一个基于许多变量的房屋销售价格线性回归模型(基于这个Kaggle挑战https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques的数据)。
上面的分布是二楼的面积，以平方英尺为单位，y轴是销售价格。它显示出一个明显的线性，除了没有二楼的房屋显然不是以0美元出售的事实。
我有许多这样的变量，它们有一些阈值，无论是上的还是下的，对于单个值都有很大的响应分布。如果我简单地排除这些值，那么这条曲线的截距将通过原点。我是否应该让这种情况出现，并假设0美元的价格标签将被我回归中的其他变量所纠正？
处理/拟合这样的数据
浏览 0提问于2016-10-18得票数 1
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我正在移动一个由运行在服务器场上的多个模拟组成的回归组成的设计流程，从使用NFS上的文件到使用MySQL DB以获得额外的速度。(我们有一个相关的流程，它就是这样的优化，所以我们知道它可以工作)。
我们可能会在一年内运行1000次回归；每次模拟大约100 K，每次模拟都存储其结果/运行时/.
在当前流中，每个回归结果都存储在单独的(CSV)文件中。目前，DB中的每个回归都存储在相同的回归表中，来自每个回归的所有仿真结果都存储在一个sim_results表中。
为了最小化当前流中的更改，我想考虑为每个回归创建单独的sim_results表，但是
我不知道如何从单个回归记录(以ID作为其主要索
浏览 12提问于2014-01-20得票数 0
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我的问题纯粹是理论性的，如果这是一个肯定的答案，我希望稍后再加以落实。
是否可以使用Roslyn创建代码分析并将其存储在dll中，然后在基于JVM的项目中使用该dll中的内容？我知道Visual和C#语言有一些相似之处。但是，由于目前只能分析C#和VB (我认为F#暂时被搁置了)，当具有确切的功能(例如循环)时，它是否可以将从C#到Java的代码分析应用到Java。
从中，我了解到可以使用Java调用dll。我很高兴知道，当我使用VB或C#时，当我遍历语法树时，它可以对Java甚至更类似于C#的Kotlin做同样的操作。
浏览 2提问于2015-04-10得票数 2
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我试图探索使用GBM与h2o一起解决分类问题，以取代logistic回归(GLM)。我的数据中的非线性和交互作用使我认为GBM更适合。
我已经运行了一个基线GBM (见下文)，并将AUC与logistic回归的AUC进行了比较。THe GBM性能要好得多。
在经典的线性logistic回归中，我们可以看到每个预测因子(x)对结果变量(y)的方向和影响。
现在，我想用同样的方法来评估估计GBM的可变重要性。
如何获得(两个)类中每个类的变量重要性？
我知道变量的重要性与logistic回归中的估计系数不一样，但它将帮助我理解哪个预测器会影响什么类别。
其他人也问过，但是所提供的答案对H2O对象不
浏览 5提问于2017-12-02得票数 22
1回答
我有100个带有二进制值的列，0，1加上一些没有二进制值的额外列。我正在尝试做回归模型，但是模型性能很低。对于非二进制特征，我使用PCA来降低其维数.我认为对二进制值使用PCA是不合适的。我猜，这是因为二进制列数量很多，所以模型做得不太好。在这种情况下能做些什么呢？我已经测试了几乎所有的回归模型，在学习中可用。
我可以采取什么方法来提高模型的性能？任何建议。
浏览 0提问于2019-07-29得票数 1
3回答
我有一个表格，如下所示。我正在尝试使用回归功能来获得数据的方程。 ? 以下是我对回归的输入： ? 但是当点击OK时，我得到了以下错误： ? 有人能帮我找出我做错了什么吗？
浏览 37提问于2021-05-05得票数 0
1回答
我已经告诉VC++在编译过程中生成ASM文件，这是我以前从未真正使用过的。但它似乎相当有限，就像它们只是在编译过程中抛出的额外文件。我想也许ASM/C++代码可能是链接的，所以我可以直接从C++跳到生成的ASM代码？或者可以在ASM代码中设置断点？这是可能的，而我不知道工具，还是ASM生成用于离线分析？
浏览 2提问于2010-04-19得票数 1
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我计划为专有语言构建一个静态分析器工具。我计划使用ANTLR来构建AST。我想知道如何去检查规则和指南，由项目设置使用使用AST的专有语言。
例如，如果我为一个C源代码构建AST，并说我想检查空指针。如何使用AST或CST执行此检查。
我是否必须在测试中使用ANTLR生成的词法分析器/解析器进行编码？
谢谢
浏览 3提问于2010-12-18得票数 1
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假设我有不同班级的人口统计数据，以及班级中黑人、白人等学生的比例。我正在尝试创建回归，以确定班级的特征，这些特征可以预测班级中每个群体的比例。我感觉到多项逻辑回归可能会有一些适应，但我不知道这是如何实现的。
示例数据：
dfexample <- data.frame(
subject = c('English', 'English', 'Math', 'Science'),
enrollment = c(100,200,50,70),
white = c(0.5,0.5,0.6,0.7),
浏览 18提问于2020-03-07得票数 1
1回答
首先，我会说我不知道如何使用R，但我需要对下面的两个变量进行简化的长轴回归，lmodel2函数可以做到这一点。我学习了下面的代码来获得回归方程的截距和斜率。然而，我没有得到回归的R平方或p值。我该怎么做呢？到目前为止，我使用的代码如下。 Tensor_force=c(1.72,1.48,1.37,0.81,0.75,0.96,0.96,0.78,0.54,0.67,0.75,0.66,0.4)
Stapedius_force=c(0.8,0.58,1.07,0.82,0.77,0.98,0.99,0.98,0.92,1.06,1.19,1.32,1.18)
library(lmodel2)
浏览 22提问于2021-04-21得票数 1
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