我想写我自己的预测函数，但这样做会遇到一些问题。首先，我写了一个逻辑回归的代码。在运行逻辑回归之前，您必须手动分解需要分解的所有变量。当涉及到预测函数时，我希望它能自动识别出我以前分解过一个变量。这对于正确计算线性预测器是必要的。 在下面的代码中，我可以再次手动分解变量rank。然后mat矩阵
浏览 19提问于2019-03-18得票数 1
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我在r中运行lm回归，其中有分类变量和数值变量。我正在编译Rnw文件来制作pdf。我使用texreg制作latex回归表。但是当我进行编译时，它报告了许多行“标签`‘多重定义’”。我们必须为回归中的每个变量分配标签吗？但对于这些因子变量，我尝试分配标签，如label(data$var) <- "name"，然后警告" label
浏览 7提问于2014-11-25得票数 2
我在R lm(A~X_Y_Z)，A=numerical变量中进行了三次交互作用的线性回归，而X，Y，Z都是带因子的范畴变量。X=5因子，Y=2因子，Z=4因子。每次我运行回归时，最后一层的三路交互就会丢失。例如，如果我重新调整Z因子，最后一个是在三向交互中被丢弃。
系数：(8因奇点而未定义)。(R输出中提到了这
浏览 3提问于2021-05-26得票数 0
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我从最小的λ中提取系数，它给出了我期望的结果。然而，我有一个具有9个唯一值的因子变量，并且glmnet为此产生了一个系数，这是二元变量所期望的，而不是因子...coef(model.obj, s = 'lambda.min所以我的问题是：2)对于<em
浏览 0提问于2014-08-13得票数 1
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标题说明了一切，我在生成因子变量时对它进行了排序，现在我想删除排序，并将其用作无序因子变量。另一个问题是，如果我在回归中使用因子变量作为预测变量，它是有序的(序数)还是简单的因子变量(分类)，对R是否有影响？
浏览 0提问于2013-07-11得票数 16
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在R中，我想对所有预测因子的多变量响应进行回归，对于单变量响应，我知道公式是这样的
这是使用所有预测器来回归y，如果我现在面对100个响应，我不能像y1+y2+y3...+y4~x那样输入100 yi，那么如何使用所有预测器来回归多元响应呢？
浏览 1提问于2012-05-30得票数 10
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我对R中的面板数据几乎没有经验，我正在尝试用plm-package运行一个简单的面板回归。但是，在将我的数据帧转换为pdata.frame时，我的时间索引变量被转换为因子变量。这意味着，如果我想将因变量回归为时间的函数，回归会为时间生成一个很长的虚拟变量列表，并为每个变量计算
浏览 2提问于2015-08-02得票数 0
这里有一个我试图从报告中找出的简化示例。所有的分析都是在SPSS中运行的，我没有也不使用SPSS(我的经验是使用SAS和R)。他们正在进行回归分析，根据订购的食物类型、自我报告的食物味道和自我报告的食物质地来预测总体用餐满意度。但是食物的风味和质地高度相关，所以他们进行了因子分析，发现食物的风味和质地负载<em
浏览 18提问于2016-09-21得票数 0
我用3个不同的模型对64个变量进行了多元线性回归：使用随机森林进行特征选择，然后对所选特征进行多元线性回归。逐步线性回归会感谢您的任何建议！谢谢!
浏览 0提问于2019-06-10得票数 0
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我正在寻找一种在R中用扫帚和dplyr进行“多步”回归的方法，我使用“多步”作为回归分析的占位符，在回归分析中，您可以将以前回归模型的最终回归模型元素(如拟合或残差)进行集成。这种“多步”回归的一个例子是工具变量(IV)回归的2 2SLS方
浏览 4提问于2021-12-09得票数 2
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我有一个数据，其中两个变量是因子变量。第一个是“频率”，它有四个值-- Mly，Qly。哈雷和伊莉。第二种是具有Trad、Ulip、Term和养老金等价值的类型。是否建议将这些变量转换为数值，例如赋值1到4并进行预测？
我是datascience的新手，因此问题就来了
浏览 1提问于2018-12-30得票数 0
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我想在R中建立一个回归子集算法，用于“β回归”模型。R中有一个符合β回归的软件包betareg，我感兴趣的是最大限度地提高“日志可能性”的模型。基本上，这是通过选择最佳的k因子回归模型来实现的，对于k= 1,2，.，p，其中p是变量的个数。步骤2:
浏览 3提问于2016-07-22得票数 1
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数据集在大约30个变量上大约有35000个观测值。大约一半的变量是绝对变量，有些变量有许多不同的可能值，也就是说，如果将分类变量分解成虚拟变量，那么就会有30多个变量。但仍有可能是几百人左右。我们要预测的反应是顺序的，有5个水平(1,2,3,4,5)。预测因子是连续的和绝对的，每种预测因子<e
浏览 0提问于2014-06-19得票数 11
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我在R中训练Logistic回归，我使用训练集和测试集。我有一些数据和二进制输出。在数据文件中，输出是整数1或0，没有缺失值。我有1比0(比例是70/30)。LR的结果非常不同，这取决于我是否工厂输出，也就是说，如果我将输出变量保持为数字0-1，并编写 m1 <- glm(output~.,data=dt_tr,family=binomial()) 然后我得到了一些没有警告和错误的东西，如果我写下 dt$output<-as.fa
浏览 35提问于2019-04-11得票数 1
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我以前使用过GAMs，在那里我试图对一个日志转换变量进行回归。日志转换在预测变量的平均值中引入了负偏差，为此，我将每个预测值( $\exp(\hat y)$ )乘以因子进行修正。$$\langle \exp( \delta \hat y) \rangle$$
其中，$\delta \hat y$是GAM的剩余值。现在我正在使用XGB，并再次尝试对日志转换的变量$y
浏览 0提问于2018-02-19得票数 3
我试图使用rpart在R中创建一个序数回归树，预测器大部分是序数数据，在R中存储为factor。当我使用rpart创建树时，我得到了如下内容：其中的值是因子值(例如，A170的标签范围从-5到10)。但是，当我使用caret使用rpart对数据进行train时，当我提取最终模型时，树不再有序数预测器。有关输出树的示例，请参见下面。
正如您在上面看到的</
浏览 2提问于2015-06-13得票数 3
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KXEN中的回归系数
、、、
我们正在考虑开始使用kxen在客户数据上建立逻辑回归模型。到目前为止，我们一直在使用SAS和R studio，我很难清楚地理解Kxen中使用的K2R包的逻辑。1)如果我想在Kxen - (beta, intercept)中构建评分函数，如何从sql中获取回归系数？[more code here]
) TMPTABLE0
预测器都是<em
浏览 0提问于2013-03-13得票数 0
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我需要对一个常数进行回归。在Eview中，当我对常量进行回归时，我不需要把任何东西作为预测因子，我不知道如何在R中这样做，有人知道我应该用这个逗号写什么吗？
fit= lm(r~?)
浏览 3提问于2015-01-06得票数 0
我想知道如何在两个或多个因素变量的水平组合上执行多个独立的线性回归。model <- lm(weight ~ city + diet + height)
或者，用伪代码编写，我尝试这样做：lm(weight ~ height) %
浏览 1提问于2021-03-06得票数 1
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