SSasympOff(conc, Asym, lrc, c0),# Okdeviance = sapply(fm1, deviance)
#
浏览 1提问于2017-03-27得票数 0
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GLM R与Python
、、、
family = "binomial")
R输出glm(formula = v1 ~ v2, family = "binomial", data = d)
Resid
浏览 0提问于2018-11-08得票数 3
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glm, formula= am ~ value , family=binomial ) ldply( glm.cars , summarise , "Null Deviance" = null.deviance , ，它给出了以下内容：
variable
浏览 3提问于2013-01-25得票数 0
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data1 =[randn(10,1) -1*ones(10,1)];data = [data1; data2];deviance = bsxfun(@rdivide,deviance,s); deviance= bsxfun(@plus,deviance,
浏览 1提问于2011-03-22得票数 3
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= 0: Outer_Deviance = np.outer(Deviance,Deviance)Deviance2 = Deviance * Deviance Moran_Index_Scores[i] = (N/Wij) * (np.sum
浏览 13提问于2020-09-21得票数 2
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(adj) = 0.00349 Deviance explained = 3.57%fREML = 3.1556e+05 Scale est. = 1 n = 312515(adj) = 0.0035 Deviance explained = 50.8%
-REML = 3.1555e+05 Scale est.
浏览 0提问于2018-07-25得票数 4
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加载mgcv并运行以下模型之后，它将返回以下错误。此代码在前几次(即昨天)都有效。如果能在这方面提供任何帮助，我将不胜感激。--## UQ Abundanc
浏览 2提问于2013-08-15得票数 0
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我不知道如何解释一个数值自变量的平方和。## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) ## Species 2 1.60 0.80 24.77 5.48e-10 ***
## Residuals 146 4.71 0.03
浏览 4提问于2019-11-11得票数 0
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model)，这是我得到的输出 glm(formula = am ~ disp + hp, family = binomial, data = mtcars) Deviance0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1) Null deviance: 43.230 on 31 degrees of freedom
Residual deviance</
浏览 4提问于2021-11-23得票数 1
Null deviance: 43.2297 on 31 degrees of freedomDispersion: 1
浏览 1提问于2016-07-18得票数 3
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我希望能够绘制使用R中的函数glm()拟合的参数估计的剖面偏差。剖面偏差是在估计所有其他参数之后，所讨论的参数估计的不同值的偏差函数。我需要绘制拟合参数周围几个值的偏差，以检查二次偏差函数的假设。glm()函数估计参数为-0.22，标准差为0.12。
我问这个问题是因为我找不到答案，但我解决了这个问题，并想发布一个对其他人有用的解决方案
浏览 1提问于2012-03-20得票数 5
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我有一个函数，它有两个参数(一个数据框和一个因变量的列名)，我希望输出是一个向量(因变量)和一个不包括因变量的数据框。 depend.var = eval(substitute(dependent)) dependent = pars$dependent
indep.vars = dataframe_allVars[,-which(names(dataframe_allVars) ==
浏览 2提问于2018-11-27得票数 0
want to also include the number of observations
# the null devianceand the model deviance.
浏览 1提问于2016-10-20得票数 7
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我试图在R中传递一个数组作为参数，以便可以在特定的位置调用特定的元素。我想到的一个草图是model = function(DATA, elements,...){ glm.fit = glm(elements[1]~elements[2]+....+elements[n+1], data=DATA)}labels = c("Direction","Lag1"
浏览 1提问于2019-07-19得票数 2
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Null); 35 ResidualResidual Deviance: 10.22 AIC: 63.39 DegreesNull); 35 ResidualResidual Deviance: 10.22 AIC: 63.39 (注:我知道如何计算和漂亮地打印这个数字！)
浏览 1提问于2013-03-14得票数 2
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我已经创建了一个Keras神经网络。神经网络在8个时期内进行了训练，并输出以下损失值和精度： Epoch 1/8Epoch 2/8Epoch 3/8
2009/2009 [============================
浏览 29提问于2020-01-30得票数 0
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变量解释的GAM R方差
、、、
sp = c(b$sp[1], b$sp[3]))(deviance(b2)-deviance(b))/deviance(b0)
(deviance(b3)-deviance(b))/<e
浏览 1提问于2016-07-22得票数 3
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为了计算我的GLM模型的伪R2，我需要零偏差。模型偏差是在model.summary()输出中给出的，但是如何计算/访问空偏差？import statsmodels.formula.api as smf df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 3)), columns=list('ABC'))
# negative binomial reg
浏览 0提问于2018-06-04得票数 1
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我知道Nagelkerke平方可以通过使用偏差和Null.deviance来计算，给定Logit回归。我编写了计算Nagelkerke R平方的函数。mo <- stepAIC(regression,direction = c("backward"), trace = FALSE) R2nag <- R2cox/(1-exp((-mo$null.dev
浏览 70提问于2016-08-24得票数 1
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我有一个问题与estimator.loss_方法的雪橇梯度提升分类器。随着时间的推移，我试图将测试错误与训练错误进行比较。以下是我的一些数据准备：train = np.array(shuffled_ds)
for i in range(train.shape[1]): print(i,list(train[1:5,i])) lbl.fit(list(tr
浏览 3提问于2015-09-02得票数 2
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