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首先，我会说我不知道如何使用R，但我需要对下面的两个变量进行简化的长轴回归，lmodel2函数可以做到这一点。我学习了下面的代码来获得回归方程的截距和斜率。然而，我没有得到回归的R平方或p值。到目前为止，我使用的代码如下。
浏览 22提问于2021-04-21得票数 1
我有一个贝塔回归模型(使用'betareg'软件包)和曲线图，但为了报告结果，我需要R平方和贝塔。我只知道用于从lm方程中寻找Beta的lm.beta funtion和用于从lm方程中寻找r平方的摘要(lm(DV~IV, data=mydata))$r.squared。如何找到beta回归模型的这些值？
浏览 11提问于2017-08-06得票数 2
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我在R中寻找一个函数来计算OLS回归残差的协方差矩阵。我找不到cov()函数在计算协方差矩阵时是否考虑了模型的自由度和模型中的数据点数量。 更新:我正在尝试做一个优化过程，以最小化OLS回归的残差。通常，无偏最小二乘残差方差由E(RSS/N−p-1)=σ²给出。其中RSS是残差平方和，N是观察值的数量，p是系数的数量。
浏览 52提问于2020-09-01得票数 0
我试图在我的绘图中添加回归线方程、R平方和P值，对我如何做到这一点有什么想法吗？下面是我在R中使用的代码：fit<-(lm(CALCIUM.DISSOLVED ~ Q))
abline (fit)
浏览 0提问于2017-10-04得票数 1
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我有一个图，来自package car，图1：
守则是：但是如果我想要回归线的p值，r和r^其次，我会得到直线的方程和统计量的值。图2
是的，我知道，这取决于拦截，但是R并不能找到最适合lm函数的方法
浏览 2提问于2016-03-18得票数 0
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我正在对查询文件中的不同列执行多个回归。我的任务是从R中的回归函数lm中提取某些结果。116.90 45.79 -2.553 0.238
Multiple R-squared: 0.9233, Adjusted R-squared: 0.7699
F-statistic: 6.019 on 2
浏览 0提问于2015-07-23得票数 15
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如果我有一条回归线和一个r的平方，是不是有一个简单的numpy (或其他一些python库)命令来随机绘制，比如说，与回归一致的x的y值？就像你可以从分布中抽取一个随机值一样？
谢谢!编辑:我有回归直线的方程式和一个r^2值。这个r^2值应该提供了我的直线周围数据点分布的一些信息，不是吗？如果
浏览 0提问于2012-02-24得票数 1
我做了拉索回归，但得到了负的R平方。在这里，我的编码：y = df['var']pred_num = X.shape[1]
train_r_squared= np.ze
浏览 2提问于2020-08-18得票数 0
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改进线性回归模型的技巧
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我刚刚在包含7个自变量和1个目标变量的数据集上运行了一个线性回归模型。下面是R平方和MSE值。训练集的均方误差: 36530921.0123有人能给我一些建议来提高这个型号的效率吗？
编辑:我刚刚实现了同样的问题，使用线性回归和归一化的特性。我得到了以下输出:训练集的均方误差: 5.468490570335
浏览 0提问于2018-04-18得票数 3
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在多元回归的背景下，我想知道是否有一种将$$VIF_i =1/(1-R^2)$$分解的方法，其中$R_i^2$是因变量=i回归得到的r平方，自变量都是其他因素。我想将$VIF_i$或$R_i^2$分解成单独的因素，看看每个因素<#>对$VIF_i$或$R_i^2$的贡献有多大
有人建议使用偏相关系数的平方，该值与$R
浏览 0提问于2018-08-29得票数 0
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我学会了如何使用R来进行F-检验，因为回归模型缺乏拟合，其中$H_0$：“回归模型中并不缺少拟合”。在R中，F检验(例如对于有两个预测因子的模型)可以用以下方法计算。1 19 18.122
2 11 12.456 8 5.6658 0.6254 0
浏览 1提问于2017-07-28得票数 2
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我正在解决一个多元线性回归问题，并通过R-平方和调整的R-平方度量来判断模型。在最近的迭代中，对于目标有方向地产生期望系数，我得到R-平方和调整R-平方为0.73。这是可能的还是不对的？
浏览 0提问于2022-07-27得票数 0
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我试图使用大型数据集在Stata中运行company_id回归。目标是为每个company_id获得一条具有回归结果的线。我使用了下面的代码，它给出了测试系数、std误差、adj r-平方和N。但我也需要包含Durbin Watson的统计数据，到目前为止还没有成功。有人能帮忙吗？谢谢。statsby _b _se r2 = e(r2_a) _N, by (company_id) saving($path\SC_results_`i&
浏览 2提问于2014-08-25得票数 0
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这个假设是可检验的吗？
研究问题：“能否建立一个利用logistic回归的预测模型，预测90天内至少会有一个客户流失，并且使用一组选择的自变量，该预测的置信度至少为70%？”零假设：“使用logistic回归的预测模型不能预测至少一个客户在90天内会发生波动，这个个体预测的置信度至少为70%，使用的是一组自变量。”如果是这样的话，你如何测试特定的搅动事件的"70%的可信度
浏览 0提问于2019-08-06得票数 1
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从我的ridge.score()显示的负面结果来看，我猜我做错了什么。也许有人能给我指明正确的方向？scaler_2.transform(x_2_test)产出为：-4.47
编辑:通过阅读scikit学习文档，这个值就是R^2值。
浏览 0提问于2019-02-15得票数 4
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. + yn)估计了一个线性回归模型，为了对抗目前的异方差，我让R估计了稳健的标准误差我知道来自“正常”模型的(鲁棒)R平方和F统计量仍然有效，但是我如何让R在输出中报告它们？我想将来自不同规范的几个回归输出与stargazer融合在一起，如果我必须进入非健壮模型来获得这些统
浏览 6提问于2020-08-18得票数 2
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有谁知道如何在R中实现回归，因为我们的目标是最小化所有残差的平方和，这些残差都是非负的，而且还有系数的约束？具体来说，我问的是具有二次项的单变量回归，其中b_0，<=0，b_1>=0和b_2>=0。在R中，求平方和似乎要困难得多，有什么想法吗？
在交叉验证问题上也提出了以下问题：
浏览 5提问于2017-04-07得票数 2
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R2值是如何计算的？
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科学知识学习(metrics.r2_score())返回的R^2值可能为负。说：
“与大多数其他分数不同的是，R 2分数可能是负的(它实际上不一定是数量R的平方)。”然而，R^2上的没有提到R(非平方)数量。也许它使用的是绝对差而不是平方差。我真的不知道
浏览 1提问于2014-04-26得票数 26
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