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我想用dplyr，do()和rollapply()做一个滚动逐步回归。2 FUND2 -0.525 -0.422 -0.872 -0.292 -0.176 -0.229
# ... with 26 more rows 在这些数据上，我想对每个基金执行滚动逐步回归，并存储每个滚动窗口和基金的R^2。因此，对于每个窗口，都应该执行逐步回归。这段代码只存储来自最后一个滚动窗口(周期8-10)的R^2，并覆盖我认为的其他窗口，所以它看起来像这样：
浏览 17提问于2020-12-23得票数 2
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我有一个包含162个观察值和151个不同变量的数据集，我想对它进行逐步回归，但也要对它进行10折交叉验证。我以前使用过DAAG包，以便使用多元线性回归进行10折交叉验证，并能够使用它的公式之一：我想知道软件包是否支持相同的功能，但支持逐步回归？我知道我可以使用MAS
浏览 1提问于2013-12-06得票数 5
我希望使用来自fastbw包的函数rms执行反向特性选择。我使用示例数据集PimaIndiansDiabetes，如下所示：data(PimaIndiansDiabetes)
trControl
浏览 1提问于2019-12-22得票数 0
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我有一个由"date“、"company”和"return“组成的数据帧，可通过以下代码重现：n.dates <- 60date <- seq如果我想对给定公司内的整个数据集进行拟合，那么我可以简单地调用lm()：do(data.frame(beta = coef(lm(return ~ market.ret然而，我实际上想要在“滚动”的基础上进行线性回归，
浏览 1提问于2014-07-16得票数 3
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前几天有人在推特上说，dplyr现在支持不平等连接("rolling joins")，但CRAN上的版本没有提到这一点。感谢您的指点。
浏览 3提问于2018-03-02得票数 2
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我正试图使用带有1,400个变量的AIC (通过step)进行逐步回归，但我的计算机只是冻结了。如果我包含<300个变量(运行13小时后)，它就能工作。在我进行逐步回归之前，有没有办法消除一些变量(如果p值>7)？
浏览 0提问于2019-06-16得票数 3
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我试图在R中运行逐步回归，其中包含600多个变量作为.csv文件头中的列名。model.1 <- glm(x~ paste(list), family= poisson, link =
浏览 2提问于2012-09-27得票数 0
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我想知道为什么lm()说5 coefs not defined because of singularities，然后在总结输出中给出5个系数的所有NA。这5个系数或代码的数据有什么问题吗？我怎么才能解决这个问题？
nms <- c("Age","genre","Length","cf.tr
浏览 5提问于2019-11-08得票数 0
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为了增加可读性，我希望在通过管道将数据帧导入回归模型之前对其进行过滤。然而，由于某些原因，这似乎是不可能的。model<-lm(mpg~.我收到一个错误，声明：cannot coerce class ‘"lm"’ to a data.frame
这个问题似乎只有在我使用
浏览 0提问于2020-03-23得票数 2
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在一个练习中，我必须构建一个逐步回归模型。即使我成功地创建了分步模型，roc()函数也不接受响应，它给出了一个错误："' response‘有两个以上的级别。请考虑显式设置' levels’或使用'multiclass.roc‘。“
我想学习如何处理这个问题，所以我写了下面的代码。
浏览 15提问于2018-07-29得票数 1
具体来说，在“BE & FS脚本”和"LASSO代码“Rscripts中，您可以使用数据集"sample_obs( 20 )”的显著截断的文件文件夹，而不是"spencer“，因为前者只包含20个csvs在加载和排序N个数据集之后，我以以下方式运行了N个LASSO回归，每个数据集中有一个使用lapply：LASSO_fitstype = "coefficients")[["coefficients&quo
浏览 0提问于2022-12-21得票数 0
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我正在使用gam R包。当我使用step.Gam()执行逐步回归时，我得到这个错误： Error in as.data.frame.default(data, optional = TRUE) : library(gam)
df
浏览 80提问于2021-10-16得票数 0
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我有一个数据集，我正在对其执行逐步回归，并进行交叉验证。我最初使用交叉验证执行了多元线性回归，并且能够看到我的测试集的值与每个折叠的训练集的值有多接近(我使用该值绘制了一个图表，在其中我测量了性能)。我也要做同样的事情，但要逐步回归。
浏览 0提问于2013-12-08得票数 1
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从循环逐步回归到表的问题
、、、
到目前为止，我的计划是编写一些代码：
预测器的重要性(从摘要命令中)将基于p值。我似乎不能用95列创建一个输出表，并使用为循环的每一次迭代生成的6列行来写入每一行。
浏览 3提问于2011-10-24得票数 3
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我理解为什么要进行逐步回归的过程和逻辑。对我来说，他们应该总是达到相同的函数，只是一个增加系数和测试的重要性，而另一个删除系数，因为它测试的重要性。在使用其中一种与另一种之间有任何重大的权衡吗？
浏览 0提问于2018-09-22得票数 3
这就是我现在所拥有的： final.df <- all.df %>% dplyr::arrange(customer, date) %>% avg_monthly_sales:most_recent_login) %>% dplyr::mutate_at(c("date"), list(~lead),
浏览 9提问于2021-04-29得票数 0
我目前正在进行一个模拟，我想展示逐步回归是一个有偏估计量。特别是，先前的研究人员似乎使用了SPSS (或与其相同的内容)中的逐步过程之一。这涉及到使用r-平方变化的F值的p值来确定是否应该向模型中添加额外的变量。因此，为了使我的模拟结果产生最大的影响，我需要在R中复制SPSS逐步回归过程，而R有许多逐步过程(例如基于AIC)，我发现的过程与SPSS不一样。理想情况下，它可以使用</em
浏览 1提问于2013-05-12得票数 2
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我每天使用dplyr进行分组。然后在每一天的小组内，我希望找到滚动的最大值。我需要知道这个特定的行值是否是一天中的最大值，如果是的话，那么我想我需要打印当前的最大值，直到遇到下一个最大值。到目前为止，我的程序如下： dplyr::mutate(day = format(Date, "%d")) %>%
dplyr::mutate(RunID而是要找出滚动的最大值。我需要在一天中
浏览 2提问于2017-10-13得票数 0
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