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我想要应用多元线性回归，分别得到a的每一列与b的因子之间的回归系数。 协变量是c1和c2。 我希望输出如下所示： Estimate Std.线性回归的基本公式是lm(y~x+c1+c2) 我尝试了这种嵌套应用 apply(a, 2, function(x) apply(b, 2, function(y) summary(lm(y~x+c1+c2))$coeffici
浏览 29提问于2019-03-09得票数 1
我试图估计一个带有arima误差的线性回归，但我的回归变量是高度共线性的，因此回归模型受到多重共线性的影响。由于我的最终目标是能够将单个回归系数解释为弹性，并将它们用于事前预测，因此我需要以某种方式解决多重共线性，以便能够信任回归变量的系数。我知道转换回归变
浏览 38提问于2019-06-17得票数 1
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我有一个数据库，在这里我想做几个多个回归。他们都是这样的：唯一的变量更改是variable1。现在，我想在variable1的位置循环或使用应用家族中的一些东西来循环多个变量。这些变量是我的数据文件中的列。有人能帮我解决这个问题吗？非常感谢！()函数)
浏览 2提问于2016-12-20得票数 1
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对于R中的多重非线性回归，因变量Y是由大约500个值组成的行，并且有33个自变量X1, X2, X3.....X33data1<-read.csv(file.choose(), header=TRUE)results<- lm(Y~ X1 +
浏览 5提问于2016-08-12得票数 0
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,N在A>1-dimensional空间\mathbb{R}^A中，有一些函数f:\mathbb{R}^A \rightarrow \mathbb{R}^B的点态计算，即f(x_i),i=1,...,N，f(x_i) \in \mathbb{R}^B。
我的目标是在x_i和f(x_i)之间找到一个多元线性回归。现在滑雪有一种功能 (sklearn.linear_model.LinearRegression)用于
浏览 0提问于2020-08-10得票数 3
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这是一个数据集的一部分，其中包含1000条不同地点的房屋租金定价条目。预期输出(Y_pred)应该是220000，但它显示的是290000，怎么会违反已经训练过的输入呢？
浏览 1提问于2019-12-28得票数 1
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我正在尝试对多变量时间序列数据进行分类，我使用了机器学习算法，如SVM，神经网络，基于DTW的KNN等。现在我将使用像自回归这样的统计模型来对我的数据进行分类，为此，我用R编写了一些代码，但似乎分类是不可能的，因为结果是一些浮点数，而不是分类数字。你有这方面的经验吗？下面是我的代码：#exercising
浏览 3提问于2018-05-16得票数 1
我正在运行一个简单的比赛时间与温度的回归，只是为了发展一些基本的直觉。我的数据集非常大，每个观察值都是给定比赛中一个单位在给定年份中的比赛完成时间。对于起跑者，我正在运行一个非常简单的关于温度箱的比赛时间回归。----------------------------------我决定做10度的
浏览 2提问于2017-09-08得票数 3
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线性回归假设
、、
我读到，我们对线性回归作了以下假设：
因此，这些假设是特定于线性回归或适用于所有类型的回归技术，如支持向量回归，拉索和岭回归，逐步回归等。
浏览 0提问于2020-03-11得票数 3
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岭和拉索正则化
、、
最近，我开始研究线性和Logistic回归的岭和Lasso正则化。我对此表示怀疑：多重共线性是否由脊线和套索正则化来处理？
谢谢。
浏览 0提问于2018-05-08得票数 0
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如何选择回归变量
、、
我有一个多/空股票对冲基金回报率及其相关基准(市场指数)的数据集。
我需要对基金回报形成多元回归，将基准收益作为自变量(允许我形成指数的线性组合或操纵，甚至是非线性组合)。像子集选择、拉索和岭这样的技术应该在这种情况下使用吗？
浏览 0提问于2018-02-14得票数 2
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我试图将岭回归应用于一个电信数据，其中因变量，搅动是一个范畴变量，30个中只有3个连续的预测变量，其中存在多共线性。我能用岭回归法吗？
浏览 19提问于2021-12-11得票数 0
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我需要多个股票的贝塔系数和残差方差。我的问题是，如何为多重线性回归创建循环，并将上述系数提取到输出中？
1430438400, 1433116800, 1435708800), tzone = "UTC", class = c("POS
浏览 0提问于2021-04-07得票数 1
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首先，我对虹膜数据集使用正态logistic回归，它得到了0.977的准确率，第二次对数据集进行预处理时，我得到了0.955的准确率。为甚麽呢？logreg.fit(xtrain, ytrain)print(metrics.accuracy_score(ytest, ypred1))
带预处理的模型
浏览 1提问于2020-04-20得票数 0
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R中的多粘性测试
、、、
我正在处理一个很大的数据集，我怀疑它有多重共线性问题，因为变量协方差矩阵有一个负的特征值(与其他矩阵相比非常小)；也是max特征值/min特征值>3000的比率；
我的问题是:在R中是否有任何测试例程只是为了识别哪些变量是冗余的(我不使用回归模型)；我可能会做线性回归对图或使用pairs(data)命令，但我真的很感激在数值测试方面提供一些帮助，因为我有200个变量
浏览 1提问于2013-07-18得票数 0
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多重共线性是线性回归的一个问题，因为结果变得不稳定/过于依赖于单个元素(来源)。(完美)多重共线性也是神经网络的一个问题吗？
浏览 0提问于2018-02-26得票数 21
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我将整个数据集分成两部分:一部分用于训练，另一部分用于测试。
训练数据集包含70个观察值，测试数据集包含14个观察值。我的模型有1个数字因变量和5个数字自变量。我使用我的训练数据集运行多重回归，每次运行回归代码时，训练数据集中调整后的R2的值不是恒定的，而是不断变化的。它的值从60%到70%不等。我用于数据拆分的</em
浏览 2提问于2014-10-10得票数 0
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我有这个时间系列数据集，它有63个特性，其中57个是手工设计的。在检查共线性时，我得到了这个相关矩阵：可以看出，有许多变量是相关的/共线的。那些深红色的当然需要移除，但是那些在蓝色范围内的呢？这些变量(关于共线性的负范围)是如何影响回归模型的？另外，我从sklearn.feature_extraction模块中运行了一个递归的特征提取过程，它建议我使用39个特性作为最好的</
浏览 0提问于2019-10-20得票数 2
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