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因此，我使用lm()和predict()基于以下问题+顶部答案进行滚动回归，它与我的数据完美地结合在一起 https://stackoverflow.com/a/38041406/9932223 我的问题是，我不希望在每行之后都有一个新的lm()适合。我的数据每个日期都有多行，并且每个日期的行数并不总是相同的。如果我希望在每个日期的行集的末尾有一个新的lm</
浏览 17提问于2019-03-07得票数 0
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R中数据帧的回归
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2010-12-10"), as.Date("2010-12-10")), Rate = c(0.1, 0.15, 0.16, 0.2), FCF = c(100,200,150,250))output = output %>% ungroup()
浏览 3提问于2021-05-05得票数 2
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我想在R中使用Matlab中给出的以下表达式：其中p在Matlab中是：现在在R区我有：但是我不知道R中的哪个命令对应于Matlab中的多边形。
浏览 4提问于2016-12-13得票数 2
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library(splines) bsBasis[1:12,]
lm1$coefficients
## (Intercept) bsBasis1(lm1, newdata=training), col="red", pch=19, cex=
浏览 2提问于2017-06-21得票数 0
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我只用了一点R，而且从来不使用数据帧，这使得理解predict的正确用法变得困难。我的数据是纯矩阵，而不是数据帧，我们称它们为a和b，它们分别是N x p和M x p矩阵。我可以运行回归lm(a[,1] ~ a[,-1])。我想使用生成的lm对象从b[,-1]预测b[,1]。我对predict(lm(a[,1] ~ a[,-1]), b[,-1])的天真猜测不成立。使用lm
浏览 0提问于2013-03-07得票数 5
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其中一列也是项目的创建日期。 一些项目已经投票通过并作为法律发布，因此我知道他们需要多长时间才能获得批准(在几天内)。 我想根据周围的数据来预测发布未发布的项目需要多长时间。换句话说，我需要使用已发布的项目作为训练数据，而未发布的项目作为我需要预测的数据，基于已发布的项目在“days”(用于发布)列中有数字的事实，而未发布的项目没有。 我该如何做出这样的预测呢？下面是一个20行的样本数据帧，其中10行使用published == TRUE，10行使用published
浏览 19提问于2021-10-05得票数 0
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外推时间序列
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我下载了谷歌在过去4年的年收入：getFinancials(GOOG)df<-(as.data.frame(df))2015-12-31 163482013-12-31 12733我想将这一数据“推断”为未来10年的平均线性增长，如下所示：
浏览 1提问于2016-04-25得票数 0
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我非常需要帮助:所以我使用dplyr按组运行回归。>现在我想预测的新数据是更短的(即，与我的训练数据不同的维度)，并且有相同的水平。然后，我的问题是:如何使用新的/测试数据来预测，以便每个模型只引用它们在测试集中的级别。也就是说，按水平进行预测。目前，我正在尝试使用扩大扫帚包，但它并不真正的工作。它所做的是:它在不考虑级别的情况下，运行每个模型的
浏览 4提问于2016-08-29得票数 4
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我想对以前的N个回归观测做一个滚动的多元回归，预测在某个窗口K上的下一个返回。例如，在最后的K= 120天内，对最后的N= 14的观测做一个回归来预测下一个观察。一旦我有了这个回归，我想使用预测函数来根据回归得到每一行的预测。在伪码中，应该是这样的：
DT[, Prediction := predict(lm(Return[prev K - N -1] ~ Re
浏览 3提问于2016-04-21得票数 0
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在R中，predict.lm基于线性回归的结果计算预测，并提供计算这些预测的置信区间。根据手册，这些间隔是基于拟合的误差方差，而不是基于系数的误差间隔。另一方面，基于逻辑回归和泊松回归(以及其他一些)计算预测的predict.glm没有置信区间的选项。我甚至很难想象如何计算这样的置信区间，以便为泊松和逻辑回归提供有意义的见解。在某些情况下，为此类预测提供置信区间是
浏览 3提问于2013-01-20得票数 70
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我试图创建一个step函数回归，问题是一旦我尝试使用该模型来预测测试集中的值，我就会得到一个警告：
fit=lm(Income∼cut (training$Age ,4) ,data=training)我没有根据测试数据得到100个预测，而是得到一个警告标志，并根据培训数据得到300个预测。我读
浏览 3提问于2017-01-24得票数 0
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将R模型序列化为JSON
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有什么好的R包可以将预测模型和其他复杂对象转换成JSON吗？我从这个例子中得到了线性回归模型：newdata = data.frame(waiting=80)我希望将eruption.lm模型序列化为JSON存储在某个地方，或者将其发送到某个外部系统，然后反序列化并进行预测
浏览 5提问于2016-05-15得票数 5
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经典的在线例子如下：pred<-predict.lm(fit此外，“新数据”应该包含后面在回归中使用的X的确切名称的列。在这些列中，只应保存点预测值，而不应保存Hi值和Lo值。在y1和x1...xn.之间进行回归
fit<- lm(form
浏览 3提问于2021-04-07得票数 1
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假设我必须在回归中估计系数a，b：我事先知道y总是在y>=0和y<=x范围内，但是回归模型有时会产生y超出这个范围。样本数据：round(predict(lm(y~x+我尝试了没有拦截的模型:所有预测都>0，但是y的第三次预测是>x (4.03>3)
round
浏览 2提问于2014-01-12得票数 4
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我是R的新手，在从训练线性回归结果预测和绘制测试数据集方面遇到了困难。我有一个包含516个观察值的训练数据集和一个包含10个观察值的测试数据集我得到以下错误
xy.coords
浏览 14提问于2017-03-13得票数 0
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使用R，我想运行n次迭代来生成n个简单的线性回归模型，使用训练数据集来预测测试数据的n组拟合值。这将涉及将模型和预测存储在适当的容器中。我还想用标签向量来标记预测。数据的结构如下：X = c(1.1,2.3,3.4,4.5,5.8), Y = c(1.0,2.4,3.3,4.7,6.0)和模型将类似于lm(Y.train~X.train)，预测将类似于predict(lm, dat
浏览 3提问于2020-11-16得票数 0
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我建立了一个回归模型，如下： moviesclean$critics_score + moviescleanCertified Fresh", mpaa_rating = "R", 现在，我尝试使用回归模型model3，使用<em
浏览 0提问于2018-03-14得票数 0
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我们使用标准的lm函数运行了一个最小二乘回归。为了解决面板数据的问题，我们使用pcse软件包重新运行分析，以计算面板校正后的标准误差。我们得到了结果，并希望生成一个图形来显示预测值和置信区间(就像我们对标准SE的正常lm回归所做的那样)，但我们得到了以下错误消息：
Error in UseMethod("predict") :no applicable method for 'predict</e
浏览 2提问于2014-06-03得票数 1
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