具有简单线性回归的嵌套循环
我知道有几篇关于此主题的帖子，请参阅此处Print and export loop from simple linear regression和此处How to Loop/Repeat a Linear Regression in R。 然而，我感兴趣的不仅是一组预测因素，还包括一组结果。请参阅我下面的代码尝试。 set.seed(42) n
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R中具有滞后时间序列数据的回归
我有两个时间序列数据A和B。我想在R中执行以下线性回归 A~LAGS(A，1：2)+LAGS(B，1：2) 您能帮我弄一下R码吗？ 推荐答案 使用Dyn和内置的BOD数据框(包含时间和需求两列)，我们可以指定指示的滞后。 请注意，dplyr包存取器延迟，因此仅在加载它的情况下恢复基本延迟。请注意LAG所需的符号。 使用dyn$lm和Zoo(Bod)将导致自动对齐。
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如何最小化3次线性拟合的X平方
from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # This is my data set x = [15, 30, 45, 60, 75, 90, 105, 120, 135, 150, 165, 180, 195, 210, 225, 240] y = [1, 0.9, 0.8, 0.7, 0.6,
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一般多元多项式对数据的线性回归
我想用MatLab对我的数据拟合一个任意次的多元多项式。假设我有两个变量，我使用一个二次多项式：我的多项式是y=c1+c2*x1+c3*x2+c4x1*x2+c5*x1+c6*x2。另外，假设我有n个观察结果， X = [X1 X2] 是存储每个观测的(x1，x2)对的矩阵。 一种可能是使用 C=AY 其中Y是对应于每个观测值(x1，x2)的响应向量，A是矩阵 A
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识别r中的回归样本
我有一个一般性的问题。有没有什么办法可以标识(或标记)R中回归中使用的观测数据？ lligator = data.frame(lnLength = c(3.87, 3.61, NA, 3.43, 3.81, 3.83, 3.46, 3.76, 3.50, 3.58, 4.19, 3.78, 3.71, 3.73, 3.78),lnWeight = c(4.87, 3.93, 6.46, 3.
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如何引导R中被某个因素阻塞的数据集？
我要在此数据集上执行引导。注意，数据有两个因素：replicate和level，以及需要回归的两个变量high.density和low.density。我想在此数据集上执行引导，但替换只能在REPLICATE和LEVEL的嵌套因素中发生。 replicate level high.density low.density 1 low 14 36
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如何估计一系列线性线段以拟合指数曲线？
这可能更像是一个数学问题，但最终我想用R来实现这一点。如果我有一条基本的指数曲线，我想了解如何使用R来应用一系列线性函数来尽可能地拟合指数曲线。原因是直线是一种特殊的关系，而直线代表了一个变化率，在每个拐点，变化率都会增加。这些拐点对用户来说很重要。我附上了一张我正在努力完成的粗略图样。 黑线是指数曲线，红线是一系列直线，橙色圆圈当然代表这些直线相交的地方。我可以随意地执行这项任务，只需挑选
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Snowflake SQL中的多元回归
我正在尝试按照这篇博客文章中引用的结构(http://sqldatamine.blogspot.com/2013/12/true-multiple-regression-using-sql.html)在Snowflake中构建一个多元回归模型，但我正在努力使其适应Snowflake的SQL结构，特别是使用Java脚本中的存储过程。 以下是我试图复制的博客帖子的部分： declare @
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从简单线性回归打印和导出循环
我进行了一次循环，在数据集中执行了许多简单的线性回归。但是，我只想打印满足特定阈值的结果(即：R平方和p值分别为30%和5%)。然后我还想保存列表并将其导出为CSV文件。但是，它只保存循环的第一个结果。并不是所有的名单，但实际上有大约14个达到了门槛。 我的代码有问题吗？ predictorlist = colnames(finalmev)[-1] sink('mev.txt') for (
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计算线性回归PineScrip的皮尔逊R
我在下面有一个简单的策略，在这个策略中我试图计算皮尔逊R相关值。我从这里获得了代码，并对其进行了一些修改(https://www.tradingview.com/script/CD7yUWRV-Linear-Regression-Trend-Channel/)。 他的代码不包括皮尔逊的R相关性，这对我尝试使用的交易策略非常重要，因为它表明了趋势的强度和方向(向上或向下)。要查看皮尔逊R的工作
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将二维数组传递给线性回归(SkLearning)
我要将二维数组传递给线性回归： x = [[1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 3, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0
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r：waldtest："；solve.default(vc[ovar，ovar])：'；a'；is 0-diml"；
如果我的问题已经有了答案，我很抱歉问了我的问题。到目前为止，我找不到一个。 我目前正在对债券的财务数据做回归。我回归的目的是确定两个债券投资组合的收益率是否有显着差异。 我控制4个变量(V1到V4)以控制其他风险来源。 回归公式如下： (“高投资组合”一次回归，“低投资组合”一次回归) 𝑌ield(p)=∝(p)+ 𝛽1(p)*V1+𝛽2(p)*V2+𝛽3(p)*V
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在purrr：：map内使用if语句以避免丢失数据错误
我正在使用PURRR对分组数据集的多列运行一系列单线性回归，但是在不删除整个组的情况下排除没有数据的变量组时遇到问题。 多亏了Andrew_Reesshere，我让基本代码按如下方式工作： library(tidyverse) ivs % group_
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动态变量选择在shinyApp中的回归
我希望对FEATURE_A执行线性回归，并希望用户动态选择另一个变量。我还想显示有关我的整体预测模型拟合调整后的R2、每个模型估计的参数系数和系数p值的统计信息。 下面是我能想到的。不用说，这是行不通的。我一直在努力解决这个问题，任何帮助我都将不胜感激。 library(shiny) library(ggplot2) library(dplyr) library(purrr)
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为列中的每个组创建线性回归模型
我指的是这个答案：https://stackoverflow.com/a/65076441/14436230 我正在尝试使用每一年的过去值预测2019年的"；Education"；值，方法是lm(Education ~ poly(TIME,2))。 但是，我必须将名为function(TIME)的lm应用到我能够在m中为每个位置分别创建的"；location&q
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TensorFlow多元线性回归结果在NAN中的应用
我正在使用sklearn的波士顿住房数据集(506x13矩阵)进行多元线性回归。我计划使用所有数据对其进行训练，然后“插入”一个随机数据(如boston_dataset.data[39])，然后查看损失情况。但当我打印结果时，得到的只有NaN。这是我的代码。 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot
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如何使用牛郎星来标注Transform_Regregation中的直线？
下面的代码创建了一条回归线；但是，图例默认将该线标记为"；未定义。"；如何在图例中将此回归线标记为"；reg-line"；？ import altair as alt from vega_datasets import data import pandas as pd source = data.anscombe().copy() source['line-
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使用SkLearning线性回归，我如何才能将计算出的回归系数限制为大于0？
我在这里使用skLearning的引用http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html，但是没有约束回归系数的选项。 有没有人知道python中还有另一个包可以执行多变量线性回归，并将回归系数约束为大于0？ 这是我到目前为止拥有的代码。 '''da
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在R中具有滞后时间序列数据的动态线性回归中执行循环的问题
继续下面提到的前面的查询 Regression with lagged time time series data in R 我的目标是提取回归模型的第四个有意义的系数，即p值<；0.05 模型的一般形式为 A ~ Lags(A, 1:2) + Lags(B, 1:2) 我有一个具有10列和24行的数据框Designments_2015Q2。在数据框Designme
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回归模型统计信息model python
这更多的是一个统计问题，因为代码运行良好，但我正在学习Python中的回归建模。我使用statsmodel编写了以下代码来创建一个简单的线性回归模型： import statsmodels.api as sm import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ng = pd.read_csv('C:
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