我已经使用lm()对R中的数据集执行了多元回归分析,并且我能够使用下面的函数提取一年中每一天的系数。我还想提取一年中每一天的R2,但这似乎不是以相同的方式工作的。 这个问题和:Print R-squared for all of the models fit with lmList几乎是一样的,但是当我尝试这个的时候,我得到了“错误:$ operator对于原子向量是无效的”。如果可能的话,我也想把它包含在同一个函数中。如何以这种方式提取每个doy的R2? #Create MR function for extracting coefficients
getCoef <- functi
我有一个表os,它包含下面的数据
id name
-- ----
1 windows server 2012 R2
2 windows 2016 SQL
3 Oracle linux 7.5
我需要从2012 R2中提取windows server 2012 R2,从windows 2016 SQL中提取2016 SQL,从Oracle linux 7.5中提取7.5
我尝试了下面的查询,但它只返回像2012、2016和7这样的数字
SELECT name, substring(name FROM '
我正在尝试进行一个多元多元回归分析。幸运的是,我找到了一个很好的页面,演示了如何在Stata中做到这一点:
问题是我正在使用R,虽然我已经弄清楚了如何在R中运行多元多元回归模型的基本操作,但我仍然不确定如何查看每个因变量的系数是否不同(如链接所示)。有人知道如何在R中计算这个分析吗?如果相同的自变量对每个因变量产生不同的影响,这似乎是一个非常有用的工具,我希望能够做到这一点!
更新:以下是我迄今为止使用自己的数据所做的一个可重现的示例:
# data
data(mtcars)
# fitting a multivariate multiple regression where mpg an
在尝试实现用于计算决定系数R 2的python函数时,我注意到,根据我使用的计算顺序,我得到了截然不同的结果。
似乎非常清楚地解释了如何计算R_2。我对wiki页面上正在说的内容的粗野解释如下:
def calcR2_wikipedia(y, yhat):
# Mean value of the observed data y.
y_mean = np.mean(y)
# Total sum of squares.
SS_tot = np.sum((y - y_mean)**2)
# Residual sum of squares.
SS_res