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4
回答
Python
中
的
分
位数
回归
与
R
中
的
结果
不同
python
、
r
、
quantreg
包
中
的
QuantReg给出
的
结果
与
R
中
的
结果
非常
不同
,使用
的
数据如以下代码所示。 我分别在
Python
和
R
中
尝试了STACKLOSS数据,
结果
是相同
的
。我想知道数据本身是否在
Python
中
引起了一些问题,或者可能在算法
的
两个实现
中
存在一些根本
的</e
浏览 59
提问于2019-05-02
得票数 4
回答已采纳
2
回答
分
位数
回归
和p值
r
、
regression
、
quantile
我正在对我
的
数据集应用guantile
回归
(使用
R
)。用
不同
的
分
位数
回归
线(taus <- c(0.05,0.25,0.75,0.95))可以很容易地得到良好
的
散点图图像。当我想要为这些
分
位数
中
的
每个
分
位数
生成p值(以便查看每条
回归
线
的
统计意义)时,就会出现问题。对于中间
分</e
浏览 5
提问于2011-06-03
得票数 3
1
回答
具有Tensorflow概率
的
分
位数
回归
python
、
r
、
tensorflow2.0
、
tensorflow-probability
、
quantile-regression
我在
R
中有一个简单
的
分
位数
回归
。我希望从tensorflow概率
中
获得相同
的
结果
。
R
分
位数
回归
上面的输出是每个值
的
9个
分
位数
预测Tensorflow概率尝试 <code>A2<
浏览 24
提问于2020-11-17
得票数 2
回答已采纳
2
回答
用rq函数计算
R
中分
位数
回归
的
95%置信区间
r
、
confidence-interval
、
statistics-bootstrap
、
quantreg
我想得到
分
位数
回归
系数
的
95%置信区间。您可以在
R
中使用rq包
的
quantreg函数计算
分
位数
回归
(
与
OLS模型相比):LM<-lm(mpg~disp, data = mtcars)我可以用限制函数得到线性模型
的
95%置信区间:当我使用<em
浏览 9
提问于2016-06-29
得票数 8
回答已采纳
1
回答
状态模型:用于生成分
位数
回归
系数
的
条件间隔
的
方法?
python
、
statsmodels
我在
Python
中使用statsmodels.formulas.api.quantreg()进行
分
位数
回归
。我发现,在拟合
分
位数
回归
模型时,可以选择指定
回归
系数
的
置信区间
的
显着性水平,而置信区间
结果
出现在拟合
的
摘要
中
。 用什么统计方法来生成
回归
系数
的
置信区间?它似乎没有文档化,而且我已经仔细研究了quantile_regress
浏览 6
提问于2015-01-28
得票数 2
回答已采纳
1
回答
面板数据
的
回归
分
位数
的
伪
R
^2
r
、
quantile
我正在使用"rqpd“包在
R
中
运行以下
分
位数
回归
的
面板数据:data(bwd)crem.fit1 <- rqpd(cre.form1, panel(method="cre", taus <- c(0.9)),data=bwd)我可以通过以下方式获得
结果
summary(cr
浏览 1
提问于2019-04-03
得票数 0
1
回答
如何在
分
位数
回归
中找出
不同
分
位数
的
系数是否存在显著差异?(SPSS或
Python
)
python
、
spss
、
significance
、
quantile-regression
我正在研究某一行业
的
收入增长率在收入分配
的
不同
部分是否存在显著差异,以确定收入差距是否正在显著拉大或缩小。QUANTREG模型(例如,
与
浏览 1
提问于2021-01-02
得票数 0
回答已采纳
3
回答
没有数据
的
无监督聚类,该聚类假定为线性函数。
clustering
、
unsupervised-learning
当我有一个数据集时,每个数据都有x和y,而(x,y)有一个y = a_i*x + b_i (i=1,2,...)
的
关系。过程是..。该机器找到两个表示点
的
线性函数。这台机器消除了远离三条线
的
点。第一个数字是我
的
数据集。我想要一台机器,它接受行
的
数目(在本例
中
是3行),并找到3行(作为第二个图形(图中
的
行只是在没有
浏览 0
提问于2018-03-05
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何构造时间序列预测
的
置信界?
time-series
、
prediction
、
anomaly-detection
我有一些时间序列数据,并正在使用一些深度学习技术,以获得它
的
预测。现在,我想为它建立信心界限。📷 现在,我想使用类似的技术,这样我就可以在时间序列图上有信心界。
浏览 0
提问于2019-04-28
得票数 4
1
回答
分
位数
回归
中
的
斜率测试
r
、
regression
、
offset
、
quantile
、
quantreg
我在
R
中使用quantreg包对一组数据运行
分
位数
回归
(95%)。代码没有给出错误,但是值1.4对我
的
<
浏览 4
提问于2013-02-21
得票数 0
1
回答
在L1正则化应用
的
scikit学习Lasso/
分
位数
回归
源代码中有什么地方吗?
scikit-learn
、
lasso-regression
、
regularized
、
quantile-regression
、
manhattan
我找不到重量
的
曼哈顿距离
与
α相乘
的
地方(L1 reg )。系数),在拉索
回归
和
分
位
回归
源代码
的
科学学习。 我试图实现拉索
回归
和
分
位数
回归
w/ NumPy,并比较
结果
w/ scikit-学习模型。
浏览 3
提问于2022-03-29
得票数 0
2
回答
从
分
位数
回归
/总结()中提取
R
^2
r
、
quantile
、
quantreg
我使用quantreg包在
R
中
运行以下
分
位数
回归
:lagdiffslopeyieldcurvebank$coefficients我得到
的
结果
是 Call: rq(formula = gekX ~ laggekVIXclose + laggekliquidityspread0.21198 0
浏览 3
提问于2013-11-08
得票数 8
回答已采纳
2
回答
R
中
时间序列模型
的
分
位数
回归
(ARIMA-ARCH)
r
、
time-series
、
quantreg
、
quantile-regression
我正在用时间序列数据进行
分
位数
预测。我使用
的
模型是ARIMA(1,1,2)-ARCH(2),我试图得到我
的
数据
的
分
位数
回归
估计。到目前为止,我已经找到了"quantreg“软件包来进行
分
位数
回归
,但我不知道如何将ARIMA-ARCH模型作为rq函数
中
的
模型公式。rq函数似乎适用于因变量和自变量
的
回归
,但对时间序列则不起
浏览 0
提问于2018-08-10
得票数 2
回答已采纳
1
回答
有分类调查数据
的
奇点
r
、
regression
、
dummy-variable
、
quantreg
、
quantile-regression
在我
的
学士学位论文中,我试图对来自一项调查()
的
常数和数据应用线性中值
回归
模型。这是对A.我尝试运行以下
分
位数
回归
(使用
R
的
quantreg包):但是,我遇到了以下错误,表示奇点: Error in rq.fit.br(x, y, tau = tau, ...) : Singul
浏览 6
提问于2020-05-19
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何在
R
中进行无条件
分
位数
回归
?
r
、
regression
、
cran
、
quantile-regression
我知道
的
唯一在
R
中进行无条件
分
位数
回归
的
包是uqr。不幸
的
是,它已经从克莱恩身上移除了。即使我仍然可以使用它,它
的
功能是有限
的
(例如,不进行显着性测试或允许跨
分
位数
比较效果)。我想知道是否有人知道如何在
R
中
执行UQR,使用他们编写
的
函数或其他方法。
浏览 4
提问于2021-02-18
得票数 0
回答已采纳
1
回答
按系数组将函数应用于列
的
子集
r
、
dplyr
、
tidyverse
、
data-wrangling
、
quantile-regression
假设我想通过列
的
所有因子值对数据帧
中
的
列
的
子集应用一个简单
的
分
位数
回归
。 以mtcar为例。现在假设我想在cyl == 4, 6 and 8时对cols
中
的
每一列应用
分
位数
回归
。我希望将
结果
存储在一个列表列表
中
:store <- rep(list(list()), length(cols)),这样store将有4个元素,每
浏览 4
提问于2021-03-09
得票数 0
2
回答
如何在Stata
中
根据某个变量拆分样本?
stata
、
sample
我想根据一个特定
的
变量拆分一个样本,创建4个子样本,每个子样本
与
变量分布
的
一个四
分
位数
相关。其目的是证明该变量
的
不同
水平
的
存在影响
回归
的
结果
,使其显着或不显着。
浏览 11
提问于2012-09-26
得票数 4
1
回答
基于自变量
的
分
位数
分
位数
回归
stata
、
sample
、
quantile
我试图对(共同基金特征
的
)月度观察
结果
进行
分
位数
回归
。我想要做
的
是在每个月(我
的
数据集包含99个月)
中
以五
分
位数
分发我
的
观察
结果
。我想以一个变量(滞后
的
基金规模,即总净资产)为基础,作为一个独立变量来解释基金
的
业绩。 我已经尝试使用qreg命令,但是它使用基于因变量
的
分
位数
,而不是所需
浏览 3
提问于2014-06-07
得票数 1
回答已采纳
2
回答
R
中
的
截尾
分
位数
回归
:获得特定
分
位数
r
、
regression
、
quantile
、
quantreg
我在
R
中生成了以下数据:library(survival) N <- 2000x1 <- rbinom(cens)mean(cens)对此,我采用了以下截尾
分
位数
回归
模型: q2 <- crq(St~x1 + x2 + x1
浏览 4
提问于2015-01-19
得票数 1
回答已采纳
2
回答
分段包
R
求分段
分
位数
线性
回归
r
、
regression
、
quantile
、
piecewise
、
quantreg
我正在寻找一种方法,以获得分段
分
位数
线性
回归
与
R
,我已经能够计算
分
位数
回归
与
软件包quantreg。但是,我不想只需要一个唯一
的
斜率,而是要检查我
的
数据集中
的
断点。虽然使用lm或glm执行fit很好(如下面的示例所示),但它无法实现
分
位数
。 在segmented包信息
中
,我读到有一个segmented.default,它可以用于
浏览 4
提问于2020-02-14
得票数 3
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