我正在研究一个具有两个连续预测因子的logistic回归模型。我想使用ggplot2和利用facet_wrap来呈现结果,以显示使用多个级别的分类预测器的回归线。我知道我可以使用stat_smooth来拟合曲线,但我的问题是,我的预测值之间的关系根据组的不同而不同,因此我既有显着的线性项和二次项,也有不显着的关系。我编写了一个函数,允许我根据时间将正确的曲线拟合到我的数据中,而不是拟合到每个方面。但是,我如何使用facet_wrap应用这一点,并将不同的回归线(线性或二次)添加到每个方面?
举个例子:
data <-data.frame (x=c(21.0,21.0,22.8,21.4,
我试图编写一个vba代码来绘制控制点之间的平滑曲线,如下图所示:
这是代码的一部分,有没有建议如何在控制点之间进行曲线拟合(多项式回归)。我只想要指南或建议如何使这段代码工作。
Public Sub TestLinest()
Dim x
Dim i As Long
Dim evalString As String
Dim sheetDisplayName As String
Dim polyOrder As String
' this is whatever the name of your sheet containing data:
sheetDisplayName =
在建模中,对依赖于线性、二次、三次和四元(?)的依赖项进行单变量回归是很有帮助的。窗体,以查看捕捉统计数据基本形状的内容。我是一个相当新的R程序员,需要一些帮助。
这是伪码:
for i in 1:ncol(data)
data[,ncol(data) + i] <- data[, i]^2 # create squared term
data[,ncol(data) + i] <- data[, i]^3 # create cubed term
...and similarly for cubed and fourth power terms
# n
我使用math.net回归方法实现了简单的一次回归,如下所示:
var xdata = new double[] { 10, 20, 30, 40, 50 };
var ydata = new double[] { 15, 20, 25, 55, 95 };
var X = DenseMatrix.CreateFromColumns(new[] { new DenseVector(xdata.Length, 1), new DenseVector(xdata) });
var y = new DenseVector(ydata);
var p = X.QR().Solve(y);
var
我在R中运行了一个三阶多项式回归,并运行了“摘要”函数,但我需要能够在Excel中复制“预测”函数。我在下面有我当前的工作代码。谢谢你的帮助!
#Have access to this output:
AICFit <- lm(R60 ~ poly(M20, 3) + poly(M40, 3), data = mydata)
summary(AICFit)
#do not have access to output:
predict(AICFit,data.frame(M20=0.972375241,M40=0.989086129,interval ="prediction&
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
a = np.ndarray((2,8))
a[0] = [0,10,21.5,25.2,70,89,112,150] # row for all X values
a[1] = [0,5,10,15,20,25,30,35] # row for all Y values
#Value by curve fitting - 7th order polynomial
trend = np.polyfit(a[0], a[1], 7)
trendpoly