因此,我使用python对一个数据集进行多因素方差分析。我首先使用了ols.fit(),然后使用了anova_lm函数。我意识到,对于我正在分析的变量,它们的自由度是1,这是否意味着我的数据中只有一个值被提取出来并用于计算?为什么残差df这么高?
import pandas as pd
from statsmodels.multivariate.manova import MANOVA
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import ols
from statsmodels.stats.anova import
我正在尝试绘制一个rlm - object,但是我得到了以下错误
Error in lm.influence(x, do.coef = FALSE) :
non-NA residual length does not match cases used in fitting
我在互联网上搜索了这个错误,但没有找到任何东西,我不明白它的含义和为什么会出现它。
rlm回归中使用的数据由1个因变量和4个解释变量组成。所有的观察结果都不是NA或NULL。
结果对象model$df.residual等于NA。这是整个结果对象中唯一的NA。
谁能给我解释一下如何避免让df.residual等于NA
当我使用R运行lm()回归时,我从summary()得到了“残差标准误差”。为什么只有一个残差标准误差值,而不是每个观测值的残差标准误差列表?
summary()中显示的此值的含义是什么?摘要()中显示的“残差标准误差”是每个观察值的残差标准误差列表的平均值吗?谢谢。
Residual standard error: 0.8498 on 44848 degrees of freedom
(7940 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared: 0.4377, Adjusted R-squared: 0.4
我正在使用"Arima“为”飞机乘客“建立一个MA(1)模型,代码如下:
test3=Arima(AirPassengers,c(0,0,1))
结果是
Series: AirPassengers
ARIMA(0,0,1) with non-zero mean
Coefficients:
ma1 mean
0.9642 280.6464
s.e. 0.0214 10.5788
sigma^2 estimated as 4265: log likelihood=-806.43
AIC=1618.86 A
我正在尝试使用介于效果和内部效果的模型规范。我的问题是如何从这些模型中提取类内相关性。在Stata中,此输出是rho,或由于面板之间的差异而导致的方差。下面是我使用mtcar数据集的一个副本。(希望正确指定了间隔和内部效果模型。)
between <- lmer(mpg ~ disp + hp + (1|cyl), mtcars)
summary(between)
within <- felm(mpg ~ disp + hp | factor(cyl), data = mtcars)
summary(within)
我有两个数据点,x和y,以及相关的y误差。我想通过数据点拟合一条直线,并计算斜率和截距的误差。当我尝试在cov=True中使用numpy ployfit来获得协方差矩阵以查找错误时,它给出了以下错误:
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,2) (0,)
示例代码:
import numpy as np
x=np.array([1,5])
y=np.array([1,5])
errors=np.array([0.2,0.4])
np.polyfit(x,y,1, w=errors, cov=Tru
我希望从我的高斯GLM和泊松GLM中提取标准误差,如果有人知道我如何做到这一点的话?
模拟数据和两个模型的代码如下;
#data simulated before fitting models
set.seed(20220520)
#simulating 200 values between 0 and 1 from a uniform distribution
x = runif(200, min = 0, max = 1)
lam = exp(0.3+5*x)
y = rpois(200, lambda = lam)
#before we do this each Yi ma
我在一条包含68个样本的数据集上拟合了一条直线,约束条件是这条线通过(x0,y0),使用MATLAB中的lsqlin函数。我怎样才能找到这方面的置信区间呢?
我的代码():
我从mat文件中导入包含x和y向量的数据集,其中还包含约束x0和y0的值。
n = 1; % Degree of polynomial to fit
V(:,n+1) = ones(length(x),1,class(x)); %V=Vandermonde matrix for 'x'
for j = n:-1:1
V(:,j) = x.*V(:,j+1);
end
d = y; % 'd