R: Bootstrap多元回归
多元回归（Multiple Regression）是统计学中的一种回归分析方法，用于研究多个自变量对于一个连续性因变量的影响关系。它通过建立一个包含多个自变量的回归模型，来探究这些自变量与因变量之间的关系，并进行预测和解释。
在统计学中，回归分析是研究因变量与自变量之间关系的重要方法之一。简单回归只包含一个自变量，而多元回归则可以包含多个自变量，这样更贴近实际情况，能够更准确地分析和预测因变量的变化。
多元回归的优势在于可以同时考虑多个自变量对因变量的影响，可以探索多个因素对因变量的综合作用，提高建模和预测的准确性。通过多元回归可以识别出那些对因变量影响显著的自变量，进而深入研究它们之间的关系。
多元回归广泛应用于各个领域，例如市场营销研究、经济学、社会科学、医学研究等。在市场营销中，可以利用多元回归来探索各种市场因素对销售额的影响；在医学研究中，可以使用多元回归来分析多个生物指标对健康状况的影响。
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我有一个与R.
如何从多元回归中得到r(而不是R平方)。我认为R的平方根不是答案，因为r可能是一个负数。对于线性回归，我知道我可以运行cor (相关性)来计算r值，但是如何在多元回归中这样做呢？
如何获得部分r(即，查看每个自变量如何对最终预测作出贡献)？
浏览 4提问于2015-11-02得票数 0
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我试图比较R中的两个多元多元回归模型(参见)
当我使用AIC()或BIC()时，R说它不允许多个响应。
对于多元多元回归模型，是否有一种方法可以得到一个单一的AIC/BIC或r^2 (或者对于多个反应，它在数学上是不健全的)？
浏览 2提问于2015-07-13得票数 1
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我使用示例数据来问这个问题。
seed(1)
X <- data.frame(matrix(rnorm(200), nrow=20))
我想每次选择10个随机行而不进行替换，并进行多元回归。我试过了
hi=X[sample(1:20,10),]
MR1<-lm(X10~., data=hi)
R1<-summary(MR1)$r.squared #extract the R squared
是否可以创建25个这样的数据集，每次采样10行。最后，我想存储样本数据集并进行多元回归，并从25个这样的模型中提取r平方值。
浏览 2提问于2014-04-04得票数 3
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我对R很陌生，在R中，我很难找到如何在多元线性回归中选择变量。
假设我有以下公式：
P = aX + bY
Q = cZ + bY
我有一个列P，Q，X，Y，Z的数据框架，我需要找到a，b和c。
如果我做一个简单的多元回归：
result <- lm( cbind( P, Q ) ~ X + Y + Z - 1 )
它计算了P回归的"c“和q回归的"a”的系数。
如果我单独计算回归，那么"b“在每个回归中都会有所不同。
如何选择多元回归中要考虑的变量？
谢谢你，埃德森
浏览 5提问于2014-04-13得票数 3
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我一直在网上寻找在Excel中进行多元回归的可能性，在那里我看到了Analysis ToolPak可以完成这项工作。
然而，分析ToolPak似乎可以处理多变量线性回归，但不能处理多元线性回归(其中多元线性回归可能有多个因变量Y1，…，Yn = x1+x2..+xn，而一个因变量可以有多个自变量Y= x1+x2+..+xn)。
是否有一种方法可以在Excel中进行多元回归，还是应该开始寻找其他程序(如R )？
提前感谢
浏览 10提问于2015-06-22得票数 0
2回答
有人知道在多元回归中计算偏R^2的R包吗？我尝试过从包asbio中使用命令partial.R2，但它给出了错误消息，即使是来自所提供文档的示例也是如此。
非常感谢。
浏览 0提问于2013-02-09得票数 2
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我有运行多元回归的基本R代码：
拟合<- lm(cold ~ breed + gender + 237，data=rweights)
其中显示为'237‘(列标题)，它可以是1- 1000之间的任何数字(也可以是列标题)，我希望对每一列运行多元回归。
拟合<- lm(var1 ~ var2 + var3 + 1，data=rweights)
……
然后我打算分析这些多重回归的结果，所以理想情况下会有一个很好的输出来整理所有这些结果，但我意识到这可能是另一个问题！任何建议都将不胜感激。
浏览 4提问于2019-01-08得票数 0
我有一个问题，关于如何在R中比较多元回归中的系数。 我做了一个调查，我测量了三种不同的态度(尺度变量)。我的目标是估计受访者的一些特征(年龄、性别、教育程度和意识形态立场)是否可以解释他们(积极/消极)的态度。 我被建议进行多元多元回归，而不是三个单变量多元回归。我的多变量模型的代码是： MMR <- lm(cbind(Attitude_1, Attitude_2, Attitude_3) ~
Age + Gender + Education + Ideological_position,
data = survey)
summary
浏览 75提问于2021-10-07得票数 0
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我在R方面非常缺乏经验，但我被告知这是最重要的统计方案。为了做研究，我研究了它，但在时间序列数据，特别是回归方面，我陷入了僵局。我知道如何进行多元回归，也知道如何使用SARIMA模型进行预测，但我不知道如何进行时间序列多元回归。
这里首先是我的数据样本。我总是从CSV进口。
HomRate Unemp Av_Schl GNI_perCapita
2000 5.5 4.099 12.7 36930
2001 6.6 4.800 N/A 37860
2002 5.6 5.90
浏览 2提问于2017-04-10得票数 3
1回答
我需要在R中对变量X1、X2和X3进行多元回归，其中有一个变量θ=β2+β3。因此，对于需要使用的X2系数(θ-β3)，而不是β2。我怎么能这么做？
浏览 2提问于2018-11-30得票数 0
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多元交互回归
、、
我遇到了一个令人困惑的话题，它与多元回归的语法以及交互中的解释性变量有关。DataCamp的解释让我认为
lm(formula = y ~ r + r:s , data)
是相同的
lm(formula = y ~ r + s + r:s , data)
这是不正确的。我发现后者实际上和缩短的一样。
lm(formula = y ~ r * s , data)
但前者显然不同。
这两者之间到底有什么区别--也就是说，第一个模型表明后两个模型不会吗？
谢谢。
浏览 4提问于2022-02-17得票数 2
1回答
我检查了多元回归的tidymodel，并在这里看到了下面的示例：
这涵盖了偏最小二乘模型的多变量。
是否有页面说明当前支持多元回归的模型？
浏览 16提问于2022-08-21得票数 0
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我一直在谷歌上试图找到一个好的函数/包来执行多元回归(即预测多个连续变量，给定另一组多个连续变量)。
我希望使用像fitlm()这样的东西，因为它还给出了p值统计和R平方统计。真的存在这样的东西吗？
浏览 1提问于2016-03-24得票数 1
1回答
我正在尝试进行一个多元多元回归分析。幸运的是，我找到了一个很好的页面，演示了如何在Stata中做到这一点：
问题是我正在使用R，虽然我已经弄清楚了如何在R中运行多元多元回归模型的基本操作，但我仍然不确定如何查看每个因变量的系数是否不同(如链接所示)。有人知道如何在R中计算这个分析吗？如果相同的自变量对每个因变量产生不同的影响，这似乎是一个非常有用的工具，我希望能够做到这一点！
更新:以下是我迄今为止使用自己的数据所做的一个可重现的示例：
# data
data(mtcars)
# fitting a multivariate multiple regression where mpg an
浏览 2提问于2016-12-04得票数 3
我正在使用状态模型进行多元回归测试。我很有信心，数据中有一种关系，无论是我通过其他来源了解到的数据，还是通过绘图，但是当我用状态模型进行多元回归测试时，p值显示为0.000。我对低p值的解释是没有关系的。然而，0.000的值似乎更像是计算失败的东西，因为我假设仅统计噪声就能给出至少0.1的低p值。
当数据中明显存在某种关系时，计算不存在错误但给出p值为0.000的多元回归测试的原因是什么？
编辑：
我不确定这是统计问题还是代码问题。因此，如果有经验的人statsmodels能够告诉我我是否正确地使用了它，那将是非常有帮助的。如果大家一致认为这是一个与数据相关的问题，我会按照评论中的建议，在这里
浏览 10提问于2021-12-27得票数 0
1回答
我正在寻找一个实现多元线性回归的Python包。
(术语说明:多元回归处理有多个因变量的情况，而多元回归处理有一个因变量但有多个自变量的情况。)
浏览 0提问于2015-10-28得票数 19
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我正在尝试使用多元回归来打篮球。具体地说，我需要根据X、Y和目标的距离来预测俯仰、偏航和加农炮的强度。我在考虑对每个输出参数使用具有多个脉冲变量的多元回归。有没有更好的方法来做这件事？
另外，我是应该直接使用solve来获得最佳拟合，还是应该使用梯度下降？
浏览 1提问于2012-03-15得票数 4
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考虑到多元回归(如Y ~ X1 + X2 + X3 )，当cor(X1, Y)、cor(X2, Y)和cor(X3, Y)都是0.2等小值时，您认为是否值得将多元回归模型与数据进行拟合，而且(X1, Y)、(X2, Y)和(X3, Y)的曲线没有(线性、非线性)不相关？
总而言之，
当每个自变量与因变量(视觉上是线性的和非线性的)不相关时，多元回归模型是否有可能给出显著的系数？
对于相同的数据，神经网络等非线性模型是否有可能得到良好的预测结果？
浏览 6提问于2017-09-28得票数 0
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我正在尝试运行多元回归分析，以找出水质对特定地点浮游生物丰度的影响(又称暴饮者)。我能够运行我的模型和摘要，但是数据是非参数的，所以典型的摘要不可靠。这主要是因为样本量很小，因为它是在几周的过程中完成的，每周一个样本。 我当时在想，这个非参数版本可能是一个引导程序。我以前在其他数据上运行过bootstraps，但从未运行过多元回归模型。我似乎找不到关于如何做这件事的代码，所以从我过去是如何执行引导程序开始的。我很好奇，为了让这个引导程序运行，我需要编辑什么。 下面是dput(head(Guzzler1))的输出： structure(list(Abundance = c(98L, 4
浏览 27提问于2019-03-03得票数 0
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假设我有一个R data.table DT，它有一个返回列表：
Date Return
2016-01-01 -0.01
2016-01-02 0.022
2016-01-03 0.1111
2016-01-04 -0.006
...
我想对以前的N个回归观测做一个滚动的多元回归，预测在某个窗口K上的下一个返回。例如，在最后的K= 120天内，对最后的N= 14的观测做一个回归来预测下一个观察。一旦我有了这个回归，我想使用预测函数来根据回归得到每一行的预测。在伪码中，应该是这样的：
DT[, Prediction := predict(lm(Retu
浏览 3提问于2016-04-21得票数 0
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最近，我安装了coefplot来绘制几个多元回归的置信区间。
然而，我得到了一个致命的错误。我遵循了@jashu在中列出的所有步骤，并重新启动了R，但这并没有解决我的问题。
我的代码：
coefplot:::buildModelCI(fit) #This works
coefplot(fit) #This causes error and does not plot
我的错误：
Warning: Ignoring unknown aesthetics: xmin, xmax
Error: PositionDodgeV was built with an incompatible versio
浏览 1提问于2017-04-06得票数 0
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我试图在多元回归模型上执行VIF，但是当我在r中运行vif函数时，会出现一个错误。
代码和错误如下：
vif(analys3.lm)
Error in if (names(coefficients(mod)[1]) == "(Intercept)") { :
argument is of length zero
不过，在我的模型中，拦截仍然存在。
analys3.lm<- lm(formula = cbind(df$col1,
df$col2) ~
df$co
浏览 1提问于2017-11-01得票数 0
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当运行多元回归时，如下所示(数据来自2014和2015年NHL季节，用于预测胜利)：
TwoPredictorModel<-lm(Wins~Time.Shorthanded+Shots.per.Game, data=dat)
summary(TwoPredictorModel)
并产生以下结果：
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -18.042277 18.056039 -0.999 0.321903
Time.Shorthanded
浏览 2提问于2015-06-01得票数 1
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2回答
我很困惑。我在R中输入一个.csv文件，并想要拟合一个线性多元回归模型。然而，R声明我所有明显的数值变量都是因子，而我的范畴变量则声明为整数。因此，我不能适应这一模式。
有人知道怎么解决这个问题吗？
我知道这可能是很基本的。但我真的需要知道这个。在其他地方，我只找到关于如何声明因素的帖子。但这不适用于这里。
任何建议都非常感谢！
浏览 6提问于2014-04-29得票数 1
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2回答
Python中的多重回归
、、、
我目前正在使用scipy的线性回归函数进行单次回归。我找不到同一个库或另一个库是否能够进行多元回归，即一个因变量和多个自变量。如果可能的话，我想避免使用R。如果你想知道，我正在做外汇市场分析，目的是用多个其他货币对复制一个货币对。有人能帮上忙吗？谢谢,
托马斯
浏览 1提问于2009-07-19得票数 4
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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$R_i^2$呈线性相关。偏相关系数测量两个变量之间的相关性，保持其他变量的常数。这是一个可行的选择吗？
浏览 0提问于2018-08-29得票数 0
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可能重复：
我有一个向量的Y值和一个矩阵的X值，我想执行多元回归(即Y=X列1+X列2+.(第十栏N)
问题是，我的矩阵(N)中的列数没有预先指定。我知道在R中，要执行线性回归，必须指定方程：
fit = lm(Y~X[,1]+X[,2]+X[,3])
但是，如果我不知道X矩阵中有多少列，我该如何做呢？
谢谢!
浏览 2提问于2011-11-16得票数 5
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我有这样一个数据表(table.b1)：
y x1 x2 x3
1 10 2113 1985 38.9
2 11 2003 2855 38.8
3 11 2957 1737 40.1
我对此进行了多元回归，其中包括：
fit <- lm( y ~ x1 + x2 + x3 , table.b1 )
现在我要计算检验假设个体Beta1=0，Beta2=0，Beta3=0在R中的t统计。
浏览 3提问于2017-05-09得票数 1
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我用R做了一些多元回归。我知道，如果输入reg <- lm(y~ 0+ x1+ x2，data)，您将强制回归模型通过原点。
我的问题是，我有很多独立变量(+/-100)，如果我以这种方式输入，R似乎不会全部读取它们。
lm(y~ 0 + x1 + x2 + ... + x100, data)
代码的使用如下：
[1] data <- read.csv("Test.csv")
[2] reg <- lm(data)
[3] summary(reg)
我需要在第2行中放入什么，以便强制模型通过原点？reg <- lm(0 + data)不能工作。
浏览 0提问于2013-09-22得票数 3
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我在SPSS中运行线性多元回归和逻辑多元回归。
在那之后，当我查看结果时，我意识到在每个回归中，SPSS自动排除了一个自变量。我们在这里做错了什么吗，或者我们必须做些什么才能让所有的自变量都包含在回归中？
谢谢你的帮忙!
浏览 261提问于2019-07-22得票数 0
1回答
我试图用矩阵的奇异值分解来编写多元回归分析(y = Xb + e)的函数。y和X必须是输入和回归系数向量b，剩余向量e和方差作为R2的输出。下面是我目前所拥有的，我完全被困住了。重量的labels部分也给了我一个错误。这是什么labels部件？有人能给我一些建议来帮助我前进吗？
Test <- function(X, y) {
x <- t(A) %*% A
duv <- svd(x)
x.inv <- duv$v %*% diag(1/duv$d) %*% t(duv$u)
x.pseudo.inv <- x.inv %*% t(A)
w &
浏览 0提问于2016-10-25得票数 3
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Hello下面的代码实现了多元回归线性分析，并显示了基于x和y值的多个统计数据：
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
y = [1,2,3,4,3,4,5,4,5,5,4,5,4,5,4,5,6,5,4,5,4,3,4]
x = [
[4,2,3,4,5,4,5,6,7,4,8,9,8,8,6,6,5,5,5,5,5,5,5], #<-x1
[4,1,2,3,4,5,6,7,5,8,7,8,7,8,7,8,7,7,7,7,7,6,5], #<-x2
[4,1,2,5,6
浏览 2提问于2015-10-04得票数 1
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1回答
访问具有数百个变量和数百个案例的数据集(美国社区调查)。
需要确定一个小的、可管理的独立变量集(IVs)用于多元回归。
当然，要做到这一点，一种方法就是使用适用的理论来识别IVs。
想知道如何使用数据驱动(数据挖掘)？办法如下：
使用决策树来识别影响(候选人？相关的？)静脉滴注？
然后用这些作为多元回归中的IVs？
(似乎记得顺便读过一次，这种变量缩减方法是允许的。)
试着在Google上搜索能澄清上述内容的文章，但是搜索条件是这样的，所以我会不断地点击比较决策树和多元回归的文章。
因此，如果你知道的文章和研究论文，说明如何做上述，请留下以下的链接。此外，我也欢迎你就如何进行工作提出自己的初步
浏览 0提问于2016-08-07得票数 1
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我知道在R中，它返回一个多元回归，它返回βi=0的假设检验，但是如果你想测试像βi=1这样的测试，会怎样呢?对此有什么简单的命令吗?如果没有，您如何调用系数标准差、系数值、回归自由度，这样我就可以使用t分布cdf来计算p值。我想这样做是因为一个通用程序要运行多个数据。
浏览 3提问于2015-03-04得票数 1
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R中的多变量分析
、、
我正在寻找能够进行多变量分析的软件包。例如，在R中，多个因变量(例如，Y1、Y2、Y3、Y4)拟合到相同的预测器集合。
我知道这可以通过使用lm函数的多元多元回归来完成，但有没有办法通过神经网络，支持向量机，任何一种集成方法；或者只是其他方法来预测多个相关的因变量。
浏览 1提问于2014-04-28得票数 0
2回答
将数据加载到R中
、、
我是第一次使用统计软件，正在与R作斗争。我收集了数据，并将它们转换为csv (由于某些原因，csv以“；”而不是“；”分隔)，并导入到R中，它工作得很好。如果我使用str函数并查看摘要，但是我有因子变量和整型变量，但不知道如何更改它，因为我之前在excel中设置了所有列的格式，它们都是数字。我正在尝试为我的论文做一个多元回归，但甚至不能正确地上传数据，所以我希望能得到任何帮助。
此外，有人知道R中可以包含多少个解释变量吗？
提前谢谢。
浏览 1提问于2013-07-05得票数 0
我是python的新手，我想创建一个用于多元回归的循环，以查看错误是如何减少的。这是一个非常简单的示例，但是我不能在代码中包含这个循环，它给了我缩进错误。我该怎么修理它？
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
max_r = 10
# Load the dataset using 10 features
X, y = load_housing_data(n=10)
# Vector for storin
浏览 5提问于2022-05-05得票数 -1
是否可以使用NumPy在Python语言中执行多元回归？
documentation 建议是这样的，但是我找不到关于这个主题的更多细节。
浏览 2提问于2010-05-10得票数 1
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1回答
我想使用java来使用大型数据集来执行多重关联。我找不到任何提供此功能的库。我能找到的最接近的位置是，但这只做了部分相关，而不是倍数。我想我可以使用R来做这件事，但我的数据集非常大(数万亿)，我希望从Java的性能(线程、多核等)中受益。有没有任何人都知道的可以进行多重关联的库？如果这个库可以执行逐步多元回归，那就更好了。
浏览 0提问于2014-06-24得票数 0
我运行了以下多元回归：
lm(distance ~ age*gender, data=mydata)
在我的数据中，性别包括男性(编码为0)和女性(编码为1)。我的结果显示，性别作为一个整体存在显着的影响，我现在想运行两个独立的多重回归；一个用于男性，另一个用于女性。
有没有人能为我的多元回归提供一些帮助，如何将这个性别变量分为男性和女性？
浏览 0提问于2016-03-12得票数 0
2回答
我在CPAN上找到了一个库，名为统计-MVA-多元回归-0.0.1，
编码示例如下所示：
use Statistics::MVA::MultipleRegression;
my $lol = [
[qw/745 36 66/],
[qw/895 37 68/],
[qw/442 47 64/],
[qw/440 32 53/],
[qw/1598 1 101/],
];
my ($Array_ref_of_coefficients, $R_sq) = linear_
浏览 3提问于2013-07-03得票数 1
2回答
R中的非线性多元回归
、、、
我试图用一个数据集在R中运行一个非线性多元回归，它有数千行，所以我把前几行放在这里：
Header.1 Header.2 Header.3 Header.4 Header.5 Header.6 Header.7
1 -60 -45 615 720 1.8318 0.428 -11.614
2 -59 -45 616 720 1.8322 0.429 -11.498
3 -58 -45 617 720 1.
浏览 1提问于2013-12-21得票数 7
它看起来很简单，但我不知道如何用R编写它。我有一个大约有100个变量的数据帧(df)，我想在我的第一个变量(Y)和变量25到60之间进行多元回归。问题是我不想把每个变量名都写成这样：
lm(Y~var25+var26+.......var60, data=df)
我想使用类似于25:60的值来选择一个完整的范围。我试过了，但不起作用：
test <- lm(Y~df[, 25:60], data=df)
summary(test)
有什么想法吗？
浏览 0提问于2015-02-15得票数 2
我已经用used lm()来拟合多元回归模型，对于R中的多个(~100万)响应变量。
allModels <- lm(t(responseVariablesMatrix) ~ modelMatrix)
这将返回一个类"mlm“的对象，它类似于包含所有模型的大型对象。我想得到每个模型中第一个系数的t统计量，我可以用summary(allModels)函数来做，但是它在这个大数据上非常慢，并且返回了很多不想要的信息。
是否有比使用t-statistic函数更快的手工计算summary()的方法？
谢谢!
浏览 4提问于2013-04-04得票数 4
1回答
我有一个90个台站的数据集，有各种不同的协变量，我想用逐步的多元回归来预测。因此，我想使用蒙特卡洛交叉验证来评估我的线性模型的性能，通过多次分成测试和训练测试。我如何在R中实现MCCV来测试我的模型的某些迭代？我找到了包WilcoxCV，它为我提供了每次迭代的观察号。我还找到了CMA包，到目前为止对我没有多大帮助。我检查了所有关于MCCV的线程，但没有找到答案。
浏览 1提问于2015-11-10得票数 0
我知道我们可以利用变量之间的散点图推导出一个相关性。但是，它能帮助识别多元回归中的交互条件吗？
浏览 7提问于2022-11-06得票数 0
2回答
如果我有一个包含变量A、X、Y和Z的数据集，并且我想运行两个线性回归-两者都以A为因变量，但一个以X为自变量，另一个以Y为自变量(注意-不是多元回归)，我该怎么办？ lm(A ~ X, Y, df = df)似乎不起作用，显然，lm(A ~ X + Y, df = df)变成了一种多元回归。我可以使用lm(A ~ ., - Z, df = df)，但我正在寻找一种方法，可以选择多个变量作为自变量。谢谢。
浏览 48提问于2020-10-16得票数 0
2回答
我在寻找一种用for循环编写这个的更短的方法。
ie: I是1到22，我的数据将在多元回归中添加列1到22：
reg <-lm(log(y)~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10+z1+z+z3+z4+z5+z6+z7+z8+z9+z10+z11+z12, data)
为了澄清，x1、x2和x3都是列名--它们是x2(不是x平方)，我试图对数据集中的最后22列进行多元回归。
有人建议这样做：
reg1 <- lm(log(data$y)~terms( as.formula(
paste(" ~ (", paste0("X"
浏览 4提问于2017-07-30得票数 0
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