出于好奇,我试图找出为什么用pls获得的偏最小二乘回归系数与用plsRglm,ropls或plsdepot获得的系数不同,这都提供了相同的结果。 下面是一些可以开始的代码。我曾尝试使用plsr函数的scale、center和method参数……但到目前为止还没有成功。library(pls)library(ropls)
dat
我有一个有7个参数的R (mgcv包)中的gam,其中一个是30级(30个名称)的固定效果。我想分析每个名字(人)的回归系数,但是R是每个级别(所以1-29,第30个是参考水平),所以我无法确定哪个人对应于哪个回归系数。# neither of these give me the name of each personsummary(mymod)$p.coeff
因此,我得到的
我需要运行SEM (与PLS)分析,并提供了脚本,是使用plspm包。我试图安装,但它显示它不再可用于当前的R更新。Warning in install.packages :
package ‘plspm’ is not available (for R version 4.0.2) 此外,在进一步的调查中,它不再存储在https://cran.r-project.org/web/packages/
我想得到分位数回归系数的95%置信区间。您可以在R中使用rq包的quantreg函数计算分位数回归(与OLS模型相比):LM<-lm(mpg~disp, data = mtcars)但实际上,我想要95%的置信区间。也就是说,可以解释如下:“在概率为95%的情况下,区间.包括真实系数”。当我使用summary.lm()计算标准错误时
我正在使用R类型提供者从F#访问一些回归相关的R功能。当回归系数受到约束时,I会估计回归系数,使它们的加权平均值为0。权重之和为1。下面的示例简化为有几十个系数,具有不同的权重,我只显示下面的R代码:y2 <- runif(n=50,min=0.01,但是,我想对x1和x2设置一个约束,因此它们的加权平均值是(0.5 * x
我正在尝试从python笔记本实现R包。rpy2.robjects.numpy2rirpy2.robjects.numpy2ri.activate()
## load in package ## t,c are two series
dist = TSdist.ERPDistance(t.values,c.values,
我在R中有一个偏最小二乘回归模型对象,我想用它来预测值作为地图上的空间模式。Dependent variable Indepentent var. 1 Indepentend var ...所以我想根据地图上每个像素的101个独立变量来预测因变量的值。然而,PLS模型输入是一个表,并且预测数据由具有101个波段(层