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(485)
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沙龙
1
回答
线性
回归
:
用
拟合
参数
的
标准误差
和
相关系数
计算
置
信度
和
预测
区间
、
在自然科学
的
许多领域中,通常
的
做法是将
线性
回归
分析
的
结果报告为y = (a1 +- u(a1)) + (a2 +- u(a2)) * x,包括R2
和
p,而不是原始数据。u( a1 )
和
u( a2 )是a1
和
a2
的
不确定度(
标准误差
)。我如何用这些信息
计算
置
信度
和
预测
区间
,或者有一个“合理”
的
估计? 让我举个例子
浏览 77
提问于2021-07-07
得票数 0
2
回答
logistic
回归
预测
的
置信
区间
、
、
、
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</
浏览 3
提问于2013-01-20
得票数 70
回答已采纳
2
回答
scipy python中具有最小二乘
拟合
的
置信
区间
、
、
、
如何在python中
计算
最小二乘
拟合
(scipy.optimize.leastsq)
的
置信
区间
?
浏览 2
提问于2011-04-28
得票数 5
1
回答
ggplot2 - stat_smooth中
的
绘图符号
和
ymax作为线条
、
、
我正在用ggplot2使用stat_smooth函数绘制一条
线性
回归
线。 绘制95%置信
区间
的
默认方法类似于geom_ribbon
的
浏览 1
提问于2017-05-04
得票数 0
1
回答
用
什么来做多重相关?
、
、
我试图使用python来
计算
响应数组
和
一组
预测
器数组之间
的
多元
线性
回归
和
多重相关性。我看到了一个非常简单
的
计算
多元
线性
回归
的
例子,这很容易。但是如何
计算
与状态模型
的
多重相关性呢?我想我可以使用rpy
和
R,但如果可能的话,我更愿意呆在python中。 编辑说明:考虑到如下情况:除了
回归
系数
和
其他
浏览 2
提问于2012-11-19
得票数 8
1
回答
在Python中绘制
回归
线、置信
区间
和
预测
区间
、
、
、
、
我是
回归
游戏
的
新手,希望为满足特定条件(即平均重复值超过阈值;见下文)
的
数据子集绘制一条功能上任意
的
非
线性
回归
线(加上置
信度
和
预测
区间
)。数据在整个x中显示出很强
的
非
线性
,如下所示: mu = [.40, .38, .39, .35, .37, .33, .34, .28, .11, .24,> 0.02
的
数据绘制一条
浏览 50
提问于2017-08-28
得票数 15
回答已采纳
1
回答
用
引导带
线性
模型
计算
R平方
和
残差
的
95%置信
区间
、
我对R很陌生,我正试图
计算
线性
模型
的
95%置信
区间
,
用
引导法重新采样响应变量,然后在原来
的
解释变量上对这999个自举响应变量进行
回归
,从而形成
线性
模型
的
剩余
标准误差
。首先,我不确定是否应该
计算
原始
线性
模型
的
95% CI
和
残差标准差(没有引导数据),因为这是没有意义
的
--对于这个
线性
模型,R平方值是100%精确<
浏览 3
提问于2013-09-25
得票数 1
1
回答
线性
回归
后
预测
条件密度
的
绘制
、
、
、
、
这是我
的
数据框架: 1.623, 0.964,-0.024, -0.023)), .Names = c("Y", "X"在进行OLS
回归
之后
浏览 3
提问于2016-11-15
得票数 2
回答已采纳
2
回答
如何根据相关性进行
预测
?
、
、
、
我基于三个不同
的
属性-- correlation、attribute2、attribute3 --为profit提供了attribute1值。现在,我想根据这三个不同
的
predictions值为profit创建correlation。 我想要一些有效算法
的
建议,这些算法可以帮助我根据这些correlation值进行
预测
。注:我是新来
的
,所以如果我缺乏理解的话,请给我一些建议。
浏览 0
提问于2015-09-14
得票数 0
1
回答
quantreg包: predict.rq只接受单个tau
、
、
、
我正在使用quantreg软件包来
计算
分位数
回归
。我正在
拟合
一些taus
的
回归
,并想
计算
预测
值
和
95%
的
置信
区间
。问题是,如果您添加置
信度
限制,则函数predict.qr似乎不允许超过一个分位数。到目前为止,我使用循环解决了这个问题,但这使得我
的
代码非常长。= 0.5) newdata = pred.df,
浏览 9
提问于2017-01-14
得票数 0
1
回答
当所有系数都没有统计学意义时,可以相信
回归
预测
吗?
问题
的
背景:我正在用双机学习模型评估个别的治疗效果。我不知道真正
的
治疗效果对我
的
问题。双ML:给定Y(结局)、T(治疗)
和
X(特征)系数a是感兴趣
的
(措施处理效果)。双重ML程序:
拟合
T~X =>
计算
残差(T* = T- T‘)-该模型捕捉X解释
的
T
的
变化 对残渣进
浏览 0
提问于2020-06-07
得票数 3
1
回答
什么是“
线性
模型应用于多边形()函数
的
输出”?
目前,我正在研究统计学习概论
的
第三章及其在R中
的
应用,其中讨论了
线性
回归
。在section 3.6.5:
预测
器
的
非
线性
变换中,使用poly()函数创建多项式
回归
模型。在那之后,作家们写道: 默认情况下,poly()函数将
预测
器正交化:这意味着该函数输出
的
特征不仅仅是
参数
的
一个幂序列。然而,
线性
模型应用于poly()函数
的
输出时,其
拟合</
浏览 0
提问于2021-11-29
得票数 1
1
回答
统计余弦分析,
、
、
、
、
嘿,我正在尝试
计算
统计中
的
余弦分析,但是我不知道如何去做。我需要
计算
圆环节律数据
的
MESOR、振幅
和
峰相位。 我真的需要把它做完,因为这是一篇重要
的
论文。
浏览 10
提问于2010-05-21
得票数 2
回答已采纳
2
回答
为什么从glmnet模型中获取
回归
系数
的
统计汇总信息是不可取
的
?
、
、
、
、
我有一个具有二元结果
的
回归
模型。我
用
glmnet对模型进行了
拟合
,得到了选定
的
变量及其系数。由于glmnet不
计算
变量重要性,我想将确切
的
输出(选定
的
变量及其系数)提供给glm以获取信息(
标准误差
等)。 我搜索了r个文档,似乎可以使用glm中
的
"method“选项来指定用户定义
的
函数。
浏览 2
提问于2012-10-17
得票数 21
回答已采纳
1
回答
适合方法运行
的
时间是多少?
、
、
所以我
用
y= mx+b从头到尾写了
线性
回归
,并运行了50个历次
的
算法,以最小化成本,得到最佳
的
参数
。 当我使用Scikit学习,我只是调用
线性
回归
方法
和
拟合
数据集,然后开始
预测
。适合方法运行
的
时间是多少?这不仅适用于
线性
回归
,也适用于一般
的
其他ML方法。
浏览 0
提问于2018-03-13
得票数 0
1
回答
sklearn.linear_model.LinearRegression
的
平方残差
和
、
、
我使用
的
是sklearn.linear_model.LinearRegression,我想为我
的
系数
计算
标准误差
。据我所知,sklearn不包括这样
的
函数,因此我需要手动
计算
它们(关于
线性
回归
系数估计
的
标准误差
示例,请参阅 )。 我使用
线性
回归
的
residues_属性来得到平方残差之和。我
的
问题是关于
的
文档,它将_residue
浏览 2
提问于2017-08-03
得票数 0
1
回答
UICI
和
LICI是SPSS使用
的
什么功能?
预测
区间
我想知道SPSS在
计算
UICI
和
LICI (上、下个体置信
区间
)时所做
的
事情。我之所以问这个问题,是因为当我们
用
一个简单
的
线性
回归
的
输出表
计算
一个给定个体
的
“手工”
预测
区间
时,我们得到了一个稍微不同
的
区间
(高达0,005个差)。我无法在网上找到如何获得用于此命令
的
代码,以便更仔细地查看SPSS在“选中”复选框以
浏览 1
提问于2016-05-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
用
多元
线性
回归
解释
预测
因子
的
影响
、
、
我试图建立一个多元
线性
回归
,主要目的是通过了解系数及其置信
区间
来了解各种特征对响应
的
影响。 为此,我选择多元
线性
回归
,因为系数是直观
的
解释,从
标准误差
和
自由度,我可以得到95%
的
置信
区间
的
系数。因此,我可以知道一个
预测
器
的
单位增加对结果
的
影响是什么。我可以使用更复杂
的
模型,例如基于树
的
模型,但
浏览 0
提问于2019-07-18
得票数 0
1
回答
具有“sum”
的
线性
模型:如何获得
预测
值
和
的
预测
方差
、
、
、
、
我
用
多个
预测
因子对
线性
模型
的
预测
值进行求和,如下面的例子所示,并希望
计算
这个
和
的
合并方差、
标准误差
和
可能
的
置信
区间
。<- lm(Volume ~ poly(Girth,2), data = trees)newdat <- list(Girth = c(10,12,14,16) 对此,我想
预测
总
的
Volume
浏览 11
提问于2016-09-05
得票数 10
回答已采纳
2
回答
广义
线性
方法(GLM)能在
回归
分析中处理
预测
变量之间
的
共
线性
吗?
、
、
、
我是机器学习
的
初学者,我研究过模型
的
预测
变量之间
的
共
线性
是一个很大
的
问题,因为它会导致不可
预测
的
模型行为
和
一个很大
的
错误。但是,是否有一些模型(比如GLM)与经典
的
线性
回归
不同,可能是“好
的
”共
线性
模型?传统
的
线性
回归
假设其自变量之间没有相关性。之所以会出现这个问题,是因为我
浏览 0
提问于2020-06-20
得票数 2
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