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2
回答
从
` `
finalfit
`‘
表
中
提取
模型
系数
简而言之:是否可以(除了反向处理格式化的单元格内容)
从
报告使用
finalfit
包生成的回归
模型
结果的
表
中
提取
系数
? 背景:使用(令人惊叹的)
finalfit
包,我可以生成回归
模型
的结果
表
。我不想运行两次回归
模型
,一次是在
finalfit
中
运行
表
,另一次是生成文本形式的输出。此外,
finalfit
还处理
系数
(例如,对逻辑回归<e
浏览 41
提问于2019-03-20
得票数 1
1
回答
从
R中平均的
模型
中
提取
全平均
系数
、
我正在尝试使用R中平均的
模型
中
的全平均
系数
。目前,我正在使用软件包(MuMin)。 然而,当我使用: coef(mAVG_1) 的参数时,它只
提取
“条件平均值”的
系数
。有没有代码可以直接
从
全平均
模型
中
提取
系数
?
浏览 51
提问于2018-10-13
得票数 -2
1
回答
从
blmer (回归
模型
列表)中
提取
p值和估计值?
、
、
我有一个使用blmer创建的回归
模型
的列表,但是我无法
提取
p-值,因为它们不在anova(model)
中
,或者使用summary(model)$coefficients,因为我需要为多个
系数
提取
p-值。只有当它是一个lmer
模型
时,我才可以
提取
p值列。
从
blmer的这些回归
模型
中
是否有单独的函数或平均值来计算p值?这里有一个例子,除了我有一个
模型
列表: m1 = blme::blmer(Y ~ se
浏览 1
提问于2019-09-23
得票数 1
回答已采纳
1
回答
SPSS对已经运行的回归数据集的
提取
、
、
我的团队一直在发送回归的输出文件,并将它们
提取
到excel
中
。特别是
模型
摘要和
系数
表。 有没有一种方法可以让OMS
从
现有的输出文件中
提取
表
?还是我还要再做一次回归?
浏览 1
提问于2016-08-10
得票数 2
回答已采纳
2
回答
比较lmList和lmer的
系数
、
谁能告诉我为什么
从
具有随机斜率的lmer
模型
中
提取
的斜率
系数
与
从
适合同一数据集的lmList
模型
中
提取
的斜率
系数
之间存在偏差? 谢谢..。
浏览 5
提问于2014-03-15
得票数 1
1
回答
如何导出使用coxph和coxph::kable制作的危险比
表
、
、
、
、
生成简化的代码相当困难,所以我添加了R markdown的导出文件,我
从
生存数据中生成危险比
表
,并使用以下代码循环访问多个列# take the variable names inFORMULA
finalfit
coxph(Surv(time= df2clean$TimeTo.Event,event = df2$event)
浏览 2
提问于2020-09-04
得票数 0
1
回答
对相同的数据集运行分析并将
系数
提取
到
表
中
、
、
、
从
每个执行的分析
中
,我希望
从
模型
结果中
提取
系数
,并将这些
系数
存储在一个
表
中
。为此,我编写了以下代码: 现在,代码运行到数据集编号96,我得到了以下错误:我不太确定如何继续,这个错误指的是什么?该
模型
不能在编号为97的数据集上运行,我得到以下与B*C相关的错误
浏览 14
提问于2020-01-29
得票数 1
回答已采纳
0
回答
如何将glmnet
模型
的
系数
放入数据帧
中
?
、
我已经用脱字符训练了一个glmnet
模型
。tuneGrid = pen.params, )有没有一种简单的方法可以
从
模型
中
提取
系数
和惩罚参
浏览 3
提问于2017-11-29
得票数 0
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1
回答
h2o在python
中
,如何求出glm多分类
系数
?
、
在python中使用h2o时,如何
从
“glm”多分类
模型
中
提取
模型
系数
?所以我不知道为什么Python要难得多。我需要使用的是不同的方法吗?还是您必须手动迭代所有的基本
模型
,并以某种方式
提取
模
浏览 1
提问于2018-05-25
得票数 0
回答已采纳
2
回答
在R
中
打印h2o
模型
的“漂亮”
表
、
、
、
R有多个包,它们有助于
从
统计
模型
输出
中
打印“漂亮”
表
(LaTeX/HTML/TEXT),并方便地比较替代
模型
规范的结果。是否有任何类似的R h2o 包支持h2o包的
模型
? 下面是两个使用h2o的简单GLM
模型
的示例,我喜欢将它们作为“漂亮”表相互打印。
浏览 3
提问于2016-08-11
得票数 6
回答已采纳
1
回答
如何报告天文望远镜包
中
的标准化
系数
?
、
、
我刚刚开始使用R
中
的星图包来自动创建
表
。我希望,如果我创建一个简单的回归
模型
,并将其输入到天文望远镜包
中
,我将期望观察
模型
中
的
系数
和
从
汇总()函数
中
获得的p值。然而,我想要的是报告标准
系数
,而不是非标准化
系数
。/mtcars.htm", type = 'html') 这很奇怪,
浏览 9
提问于2022-04-19
得票数 1
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1
回答
从
逐步回归中存储参数和标准
系数
作为向量
我使用这段代码
提取
标准参数
系数
(lm.beta
从
QuantPsyc包),用于在for循环中用逐步线性回归(
从
质量包生成stepAIC)生成的一组线性
模型
。fit <- lm(mymodel)stdcoefs <- lm.beta(step) lm.beta为每个参数在单独的列
中
返回
系数
我如何将这些写入数据帧并将参数和
系数
存储为两个向量?
浏览 4
提问于2014-11-21
得票数 0
回答已采纳
2
回答
RapidMiner线性回归
模型
系数
的
提取
我想要运行一个依赖于线性回归
模型
系数
的模拟。如果我能把这些
系数
转化为宏观参数,我会发现它非常有用。
浏览 2
提问于2013-10-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
从
lmer
模型
中
提取
ns样条对象并对新数据进行预测
、
、
、
、
我希望
从
lmer
模型
中
预测“术语”,尤其是ns样条。我已经复制了mtcar数据集的问题(从技术上讲,这个例子很糟糕,但可以让人明白这一点)。下面是我试图用线性
模型
所做的事情:mtcarsmodel <- lm(wt ~ ns(drat,2) + hp + as.factor(gear), data= mtcars= mtcars)coef(mtcarsmodellmer)由于没有等价的“预
浏览 1
提问于2016-12-07
得票数 1
回答已采纳
1
回答
从
JuMP
模型
中
提取
右手矢量
、
是否有一种方法
从
JuMP
模型
中
提取
右侧向量,类似于
提取
系数
矩阵的方法(getconstrmatrix())?如果没有办法这样做,我如何才能
提取
这些信息?
浏览 0
提问于2017-11-14
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何将logistic回归
模型
得到的
系数
映射到pyspark
中
的特征名称
、
、
我使用databricks列出的管道流构建了一个逻辑回归
模型
。谢谢我尝试
从
方案中<em
浏览 1
提问于2019-05-03
得票数 2
1
回答
Power BI -创建自定义r视觉关系错误
、
、
、
我已经使用rpart在R
中
构建了一个树
模型
DrugTree3 <- rpart(formula = DrugUser ~ Age+Gender+Education+Ethnicity+Country,,data = traindata, family = binomial) ,以及knn
模型
KnnModel <- train(form = DrugUser~., data = ModelData,我将这些文件保存为RDS文件,并在Power BI
中
成功上传。 然后,我为每个特征创建了
表
,并
浏览 17
提问于2020-12-09
得票数 0
2
回答
从
glmnet
中
的因子变量
中
解释/
提取
系数
、
、
、
我已经通过glmnet运行了一个logit
模型
。我
从
最小的λ中
提取
系数
,它给出了我期望的结果。然而,我有一个具有9个唯一值的因子变量,并且glmnet为此产生了一个
系数
,这是二元变量所期望的,而不是因子...coef(model.obj, s = 'lambda.min所以我的问题是:2)对于变量的不同因素,有没有
提取
系数
浏览 0
提问于2014-08-13
得票数 1
1
回答
rpy2
中
rpy2
模型
系数
的
提取
、
、
我需要使用rpy2
提取
python
中
调用的rpy2
模型
的结果。用rx2
提取
系数
如下:print model.rx2("coefficientsrandom$category0001544848484/DLMX -3.1909917 2.3938
浏览 1
提问于2016-02-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
提取
线性
模型
的
系数
并存储在R
中
的变量
中
?
、
我有一个数据框架,我做了一个线性
模型
。我想
提取
系数
,并使用R将每个
系数
存储到一个变量
中
。., data = df) 这就是我
提取
一个
系数
的方法 beta_0 = fit$coefficients[1] 我希望为我的
模型
中
的所有
系数
自动执行此操作。我尝试使用循环,但不起作用。
浏览 30
提问于2021-02-05
得票数 0
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