如何在绘制线性回归图时确定正确的形状？
在线性回归图中确定正确的形状是非常重要的，它可以帮助我们理解变量之间的关系以及预测未来的趋势。下面是一些确定正确形状的方法：
- 数据的收集和准备：首先，确保你有一个足够大的、具有代表性的数据集。这个数据集应该包括了你所关注的变量以及其他可能影响结果的因素。确保数据的质量，去除异常值和缺失值，以减少对结果的影响。
- 绘制散点图：将收集到的数据在二维坐标系中绘制成散点图。横轴表示自变量，纵轴表示因变量。通过散点图，我们可以初步观察到变量之间的趋势和关系。
- 拟合线性回归模型：根据散点图中的数据，拟合一个线性回归模型。线性回归模型可以用来描述两个变量之间的线性关系。常见的拟合方法包括最小二乘法和最大似然估计。
- 观察拟合线：通过拟合线的斜率和截距，可以初步判断变量之间的关系。斜率表示变量之间的变化趋势，截距表示在自变量为0时的因变量值。根据拟合线的形状，我们可以初步了解变量之间的正相关、负相关或无相关。
- 评估拟合优度：使用拟合线对数据进行预测，并计算预测值与实际值之间的误差。常见的评估指标包括均方误差（Mean Squared Error）和决定系数（Coefficient of Determination）。较小的均方误差和接近1的决定系数表示拟合优度较高。
- 绘制残差图：残差是观测值与拟合线之间的垂直距离。绘制残差图可以帮助我们判断模型是否合适。如果残差图呈现出随机分布，说明模型拟合得较好。如果残差图呈现出某种模式，说明模型存在一定的问题，可能需要考虑其他变量或者非线性模型。
总结起来，确定正确的线性回归图形状的关键步骤是数据的收集和准备、绘制散点图、拟合线性回归模型、观察拟合线、评估拟合优度和绘制残差图。
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对不起，我知道这是一个非常基本的问题，但由于我仍然是机器学习的初学者，确定什么模型最适合我的问题仍然让我困惑，最近我使用了线性回归模型(导致r2_score如此之低)，一个用户提到我可以根据我的数据曲线使用某些模型，当我看到另一个编码器使用随机森林回归时(导致r2_score比线性回归模型好30% )，我不知道他/她怎么知道更好的模型，因为他/她没有提到它。我的意思是，在我读到的大多数网站中，他们将数据推到他们认为最适合问题的一些模型中(例如:对于回归问题，模型可以使用线性回归或随机森林回归)，但在一些网站中，有些人说，我们首先需要绘制数据，这样我们才能准确地预测哪个模型最适合。我真的不知道
浏览 36提问于2020-01-12得票数 0
如果它有一个特性，这是很容易的。给它画个图。
其中一个记录看上去像是(18，15)。很简单。但是如果我们有多个特征来增加图形的维数，对吗？那么，如果不能绘制数据集，如何可视化数据集并确定线性回归是否适用呢？
顺便说一句，我知道有一个可以选择，线性回归可能不是最适合一个特定的问题。我是从一个我正在学习这个视角，而不是一个什么是最好的方式来做这个观点。
浏览 3提问于2015-06-02得票数 2
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我正在做三件事：
二维数据的线性回归
采用线性分类的分类方法
用logistic回归进行分类
我对数据的缩放感到困惑。我的问题是，我不确定我是否正确地缩放我的数据。此外，我想改变我的表面图形在matlab中的外观。
数据为二维(x和y)，x为15000到80000，y为1000至5500。
采用线性回归方法，得到1类和0级的两条回归曲线。为此，我对数据进行了缩放，计算了权重，并在图片中没有缩放的数据上使用了缩放数据的权重。我想这是正确的，因为权重只是定义斜率。但是，只要在下面的图像中将数据从0缩放到1，数据就无法分离。
现在，我感到困惑的是，我何时应该缩
浏览 1提问于2016-03-06得票数 0
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因此，我的怀疑基本上是线性回归，我们试图拟合一条直线或一条曲线，对给定的训练集。现在，我相信当特性(自变量)增加时，参数也会增加。因此，计算这些参数在计算上是昂贵的。所以，我想这就是我们走向非线性的原因！？我的理解对吗？
我的下一个疑问是，对于线性回归的过度拟合，我们说模型是记忆的。我所理解的是，参数调整的方式只能预测给定的输入，并且会给输出带来不好的结果，原因是我们没有拟合一条广义的线或曲线。但我们正在绘制一条贯穿所有输出值的线或曲线。我的理解正确吗？
浏览 0提问于2020-05-08得票数 1
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我试图用rms软件包从R中的logistic回归中绘制出一个图，但目前我有一个问题:确实，我可以得到图，但是“线性预测器”轴的范围是-2.5到+3，我想知道我是否可以使它从0到1(即Y=1的预测概率的0%到100%之间)。我想我必须提出“lp.at=.”的论点，但我不能自己做，所以我希望有人能帮忙！非常感谢你的回答。
莱昂纳多·弗拉佐尼，医学博士
德格利博洛尼亚大学
浏览 1提问于2015-05-24得票数 3
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我不知道“对数回归”是否是正确的术语，我需要在我的数据上拟合一条曲线，就像多项式曲线，但在结束时趋于平缓。
这是一幅图像，蓝色曲线是我所拥有的(二阶多项式回归)，洋红曲线是我所需要的。
我已经搜索了很多，但找不到，只有线性回归，多项式回归，但没有对数回归的学习。我需要绘制曲线，然后用回归来预测。
编辑
下面是我贴出的这幅图的数据：
x,y
670,75
707,46
565,47
342,77
433,73
472,46
569,52
611,60
616,63
493,67
572,11
745,12
483,75
637,75
218,251
444,72
305,75
746,
浏览 1提问于2017-09-23得票数 3
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在这里学习一些新的东西，所以我希望社区能帮上忙。我主要是一个红宝石人，但试图过渡到python，以便我可以处理机器学习与tensorflow。我很难用我收集到的住房数据来获得这个逻辑回归脚本。
与数据的链接：
logistic回归脚本：
脚本输出：
这个错误是有点明显的，因为它是说有不相容的形状。这很可能是因为我正在对城市名称进行编码，添加了额外的列。然而，我似乎想不出一种方法来拟合这些数据，这样我就可以用平方尺来预测房价，并将其全部绘制出来。最后，我希望能够绘制这些数据，这样你就可以比较平方英尺的价格，并按城市进行排序。
浏览 1提问于2017-01-29得票数 1
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我已经绘制了二维直方图，我可以用线、点等添加到图中。现在我试图在密集点区域应用线性回归拟合，但是我的线性回归线似乎完全偏离了它应该在的位置？这里演示的是我在左边的图，它有一个低回归拟合和一个线性拟合。
lines(lowess(na.omit(a),na.omit(b),iter=10),col='gray',lwd=3)
abline(lm(b[cc]~a[cc]),lwd=3)
这里a和b是我的值，cc是最密集部分中的点(即大部分点位于那里)，red+yellow+blue。
为什么我的回归线看上去不更像右边(手绘合适)？如果我想出一条最合适的路线，它会在那里吗
浏览 4提问于2014-03-08得票数 8
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我正在使用MATLAB函数plotregression绘制一个线性回归图，如下所示：
plotregression(x, y)
现在，我想绘制六个不同的回归图，并将它们划分为子图，如下所示：
subplot(2,3,1)
plotregression(x1,y1)
subplot(2,3,2)
plotregression(x2,y2)
...
但是，这是行不通的:忽略subplot命令，只显示最后一个回归图。如何在同一窗口中显示多元回归图？
我还想手动设置每个回归图的xlabel和ylabel。这有可能吗？
浏览 15提问于2016-10-04得票数 0
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我正在使用ggplot绘制面板数据，并且我想将我的固定效果模型"fixed“的回归线添加到图中。这是当前的代码： # Fixed Effects Model in plm
fixed <- plm(progenyMean ~ damMean, data=finalDT, model= "within", index = c("sireID", "cropNum"))
# Plotting Function
plotFunction <- function(Data){
ggplot(Data, aes(x=dam
浏览 35提问于2021-08-25得票数 1
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我有一个奇怪的错误，我似乎无法理解：
I在二维Z(X，Y)中绘制随机变量的N个值(X，Y)，I构造直方图并绘制成图，i用(X，Y)值计算线性回归，并绘制成。
到目前为止一切看起来都很正常。
，，我重复1，2，3，但是切换X和Y。我希望找到相同的图片，但是轴被切换。然而，这一次线性回归(橙色虚线)是不正确的，其斜率与预期的1/0.25 (红色虚线)不同。
，，知道错误在哪里吗？
python中的代码：
from scipy.stats import linregress
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#Parame
浏览 7提问于2021-01-08得票数 3
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我想使用stat_smooth()绘制具有多个回归变量的回归的拟合值。看起来stat_smooth()只允许使用ggplot的aes部分中指定的(x，y)数据的回归。 下面是使用x=hp和y=mpg进行简单回归拟合的典型曲线图 head(mtcars)
require(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes=(x=hp, y=mpg))+geom_point()+
stat_smooth(method="lm", formula=y~x) 但是，我想绘制与上面相同的图，但是拟合的值应该来自具有两个回归变量的回归，例如x1=hp和x2=wt。 这个想法是，在控制
浏览 41提问于2019-05-15得票数 0
1回答
梯度下降图是如何工作的？
、、、
我有一个问题，了解梯度下降，例如，让我们采取一个简单的线性回归与1的特征，在绘制回归线后，误差计算的误差是Ypred，然后计算成本函数的每个斜率和截距的回归线。现在，该代价函数被绘制在斜率和截距处，以求成本函数相对于斜率的最小值，并通过梯度截距。
为什么我们要绘制成本函数图，然后找出最低值呢？
该模型将计算不同坡度和截留权的代价函数，因此不能在此识别函数的最小值，而不是绘制图，然后求出坡度，更新斜率和截距。
浏览 3提问于2021-03-07得票数 0
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我有两组数据:峰值速度和振幅。这两个参数之间的关系不是线性的，在执行线性回归之前，我使用了对数(base10)图(这个过程被认为等同于幂律拟合)。
然而，当我将数据绘制成对数-对数比例图(两个轴都是对数比例)时，线性拟合对我来说似乎不是线性的。如何使用Matlab在对数-对数图中执行线性回归。
我已经附上了一张图表和我获得的线性拟合的图片。
任何帮助都是非常感谢的！
提前谢谢你！
浏览 1提问于2014-01-26得票数 2
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我正在寻找一种在GTKmm 3中创建可点击形状的方法。我浏览了documentation，并离开了如何用cairo绘制形状，我不知道如何使这些形状可点击。 我正在尝试创建的是同心圆弧，每个同心圆弧都可以点击，非常类似于这个 ? 如果没有可点击的形状，我真的看不到创建它的方法。 任何帮助都是非常感谢的。
浏览 21提问于2020-03-20得票数 0
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我正在SPSS中运行二进制逻辑回归，以测试例如电视广告对消费者购买产品的概率的影响。我的问题是，使用二元逻辑回归公式：
P=1/(1+e^(-(a+b*Adv)) )
最大概率将等于100%。然而，即使我将广告数量增加1000个，假设购买概率将是100%也是不明智的。因此，如果我用二进制logistic回归中的系数绘制Logistic回归图，在某个点上概率达到100%，这在现实生活中从来不是这样的。我该如何控制它呢？
有没有办法改变SPSS二进制逻辑回归，使其具有最大概率，例如20%？
谢谢!
浏览 6提问于2014-12-11得票数 0
在Actionscript中的Graphics对象上绘制多个形状时，交叉点会相互抵消。
有没有办法禁用这种默认行为？
我可以简单地在绘制形状之间使用beginFill()和endFill()方法。对我来说，这种方法的问题是，每当我将alpha属性的值设置为1以外的任何值时，每个形状都会“混合在一起”。
基本上我想要的是一个由不同形状(例如圆)组成的实心图，这样当alpha值改变时，这幅图的不同部分应该是不可见的。
以下方法不起作用：
绘制了圆，但取消了交叉点
var solidShape = new Sprite();
solidShape.graphics.beginFill(0xFF000
浏览 0提问于2012-10-21得票数 0
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哪种模型最适合半正弦数据？
、、、、
我有一个记录，其中包含特定站点的每月最高和最低温度。该记录显示了从1908年1月到2012年3月的每个月的信息。但是，一些温度值已被清除。
Sample Data
yyyy month tmax tmin
1908 January 5.0 -1.4
1908 February 7.3 1.9
1908 March 6.2 0.3
1908 April Missing_1 2.1
1908 May Missing_2 7.7
1908 June 17.7
浏览 0提问于2015-04-30得票数 0
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我是个新手。我想对收入的对数(消费)进行回归估计，然后绘制消费和收入的曲线图。 我可以运行以下回归并绘制结果。 results <- lm(I(log(CONSUMPTION)) ~ INCOME, data=dataset)
effect_plot(results, pred=INCOME) 如果我这样做，我得到的是纵轴上的log(消耗)，而不是消耗。 如何在垂直轴上绘制消耗图？ 问这个问题的另一种方法是如何将绘图的y轴从log(y)转换为y？虽然我的问题是关于effect_plot()函数，但我对任何plot函数都很满意。 谢谢你能给我的任何帮助。
浏览 28提问于2020-07-21得票数 0
2回答
线性回归假设
、、
我读到，我们对线性回归作了以下假设：
1.线性(正确的函数形式)
2.常量误差方差(同方差)
3.独立误差项(无自相关)
4.误差术语的正态性
5.无多重共线性
6.外部性(无遗漏的变量偏差)
因此，这些假设是特定于线性回归或适用于所有类型的回归技术，如支持向量回归，拉索和岭回归，逐步回归等。
浏览 0提问于2020-03-11得票数 3
2回答
在将RGB值绘制成色度图时，我遇到了一些问题：
我有一些不同的RGB值，我想将它们绘制成色度图，使它们变得直观。我想让它们变得直观，因为我必须展示它们，我想让每个人都能看到颜色的差异。
使用Python中的颜色包，我可以制作色度图，并且可以绘制1 RGB值。当我添加更多的RGB值时，我得到一个错误。
这是我的代码：
import numpy as np
from colour.plotting import *
RGB = np.array([79, 2, 45], [87, 12, 67])
plot_RGB_chromaticities_in_chromaticity_diagram_
浏览 110提问于2021-06-11得票数 1
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我有四个特性和一个依赖项(X)。我想用预测的回归线和特征值绘制一个图。我浏览了文档，但我想不出如何在散点图中表示所有内容。
浏览 0提问于2018-08-06得票数 0
我需要绘制两台仪器的浓度图，这样我才能比较结果。需要在一个轴上绘制来自仪器(A)的浓度，在另一个轴上绘制来自另一个仪器(B)的浓度。问题是仪器A的时间是1小时，而仪器B的时间是1分钟。如何选择可以绘制仪器A的特定时间。
figure
plot(averagetime,averageconcentration_A),'color','r');
hold on
plot(num,(B_concentration_in_mgperlitre);
datetick('x')
ylabel 'Average Concentration(mg/lit
浏览 4提问于2013-03-15得票数 0
3回答
多项式回归的基本理解问题
、、、
我对简单的线性回归有一个理解。弄清楚
📷
结果如下所示：
📷
然而，研究多项式回归是一个有一些问题的过程的挑战。我理解这样的想法:拟合曲线“线”可以更精确地跟踪数据。但是，在scikit中看到下面的Python代码--学习：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
x = 2 - 3 * np.random.normal(0, 1, 20)
y = x - 2 * (x ** 2) + 0.5 * (x ** 3) + np.r
浏览 0提问于2020-05-09得票数 5
2回答
我想为一个DataFrame制作一个相关热图，并为每对变量绘制一个回归图。我已经尝试阅读了所有的文档，但仍然很难将两个图连接起来，以便当我点击热图时，可以显示相应的回归图。 下面是一些示例代码： import holoviews as hv
from holoviews import opts
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
hv.extension('bokeh')
df = sns.load_dataset('tips')
df = df[['total_b
浏览 26提问于2019-06-22得票数 1
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有哪些机器学习分类器在学习阶段后提供权重向量？我了解支持向量机、logistic回归、感知器和LDA。还有别的吗？
我的目标是使用这些权重向量来绘制一个重要性图。
浏览 2提问于2015-06-15得票数 4
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python的scikit-learn有适用于稀疏数据的回归模型吗？
我四处搜寻，发现“稀疏线性回归”模块，但它似乎过时了。(我想，它太老了，当时叫'scikits-learn‘。)
浏览 0提问于2015-04-06得票数 6
2回答
用对数y标尺绘制回归线
、、、、
我有两个图我想显示(原始数据，然后它的回归线)。每当我运行这段代码时，回归线根本就不会在数据中运行--我认为这与绘制y轴的原始数据有关(我试着在运行polyfit时包括这一点，但我仍然有问题)。
a = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
b = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])
plt.scatter(a, b)
plt.yscale('log')
slope, intercept = np.polyfit(a, np.log(b), 1)
plt.plot
浏览 5提问于2022-02-21得票数 0
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在我的办公室，我陷入了一个奇怪的境地。我被要求对数据执行一个回归算法，其中目标变量是连续的，取值范围在0.6到0.9之间，小数点之后的精度为8位。虽然我知道并应用了许多线性和非线性回归算法在过去，这里的情况是不同的。有一个变量，根据我的BU，应该与目标变量有一个正相关和线性相关。但是，当我运行Pearson's相关时，变量是负相关的，通过绘制scatter图，我可以看到这种关系根本不是线性的。我可以对该变量执行哪些转换，以便它能够显示正相关性？我对这个问题相当陌生，所以希望能在这里得到解决。提前谢谢大家。
浏览 0提问于2020-01-15得票数 2
我想在Microsoft (如visio或Visual )中绘制一个MVC图，该图如下所示：
我该怎么做呢？
浏览 0提问于2015-09-12得票数 0
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我想有一个背景在我的应用程序，改变颜色取决于一个给定的数字。让我再详细阐述一下。例如，我传递数字40的100，2/5s的屏幕应该是x颜色，其余的3/5s应该是另一种颜色。下面是两个小图：
40 / 100 40/60
+---+ +---+
| | 3/5 not filled in | | 1/3 not filled in
| | |...| 2/3 filled in
| | |...|
|...| 2/5
浏览 3提问于2016-06-22得票数 1
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我有一些关于不同时间段温度百分比的数据，我想创建一个显示这些百分比的条形图，然后添加一条线性回归线来显示趋势。虽然我设法得到了第一个图，但我未能添加一条直线回归线
基本上，我尝试用这些tx_1数据绘制条形图
tx_1<-c(0.055,0.051,0.057,0.049,0.061,0.045)
mypath<-file.path("C:\\tx5\\1.jpeg")
jpeg(file = mypath,width = 1200, height = 600)
plot.dim<-barplot(get(name),
浏览 18提问于2019-11-18得票数 1
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又是我！
在我的一项任务中，我必须创建一个带有回归线的图，并简单地阅读这个图并给出数据。问：“在华氏80度时，风速是多少？”只要简单地看一下这幅图，你就可以把它的90米/秒的温度定在80华氏度。这就足够了，但是知道你能在R中做些什么，我想知道以太将来的参考和现在。
如何仅使用数据帧(在图片中)使用线性回归线性回归提取给定X值的Y值，因为该值本身没有给定，但如果假设它是线性回归的，则可以提取它。
因此，本质上，我不想读出图( pic 2)中的值，而是使用一个函数，给出DF中的X(temp)值，用线性回归输出Y(风)值。
我尝试了在堆栈溢出中找到的其他东西，使用
lm(data~data, dat
浏览 3提问于2020-09-17得票数 0
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我正在使用Sketch绘制一个共享图，如下图所示，该形状有4个控制点，我希望将这些点连接到一个形状平滑中
我尝试了UIBezierPath，但似乎这个API对我不起作用。例如，在图片中显示的正确点，我需要这条线来跨越它，当我拖动这四个点中的每一个时，我可以得到一个平滑的形状，我如何实现呢？
浏览 2提问于2015-11-06得票数 1
我正在尝试以下代码，在不指定任何特定函数的情况下获得非线性回归：
library(drc)
head(heartrate)
# pressure rate
#1 50.85 348.76
#2 54.92 344.45
#3 59.23 343.05
#4 61.91 332.92
#5 65.22 315.31
#6 67.79 313.50
library(ggplot2)
ggplot(heartrate, aes(pressure, rate)) +
geom_point() +
geom_smooth(method=&#
浏览 9提问于2016-12-05得票数 2
2回答
我试图用ggplot绘制一些线性和多项式回归图。在估计geom_smoot函数中的回归系数时，这是非常简单的：
ggplot (mtcars, aes(x=wt, y=mpg, fill=factor(cyl), colour=factor(cyl))) + geom_smooth(method='lm', formula = y ~ poly(x,2)) + geom_point()
但是，在这里，我只想根据以前关于回归参数的知识绘制一个预测(或更多，如上面的例子)。
因此，在这里，我的回归估计可以通过以下方式打印出来：
dlply(mtcars,.(cyl), lm, fo
浏览 6提问于2017-09-15得票数 0
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我有一只熊猫的数据图，里面有300个设备的热量，这些设备都是在外部温度上绘制的，如下所示：
现在，我想对所有300 heatig_devices做一个线性回归(ß0+ 1*x1)，温度范围为2到3.5。所以x是外部温度，y是heating_device输出，在最后，我希望每个加热设备都有一个回归系数1。最好的方法是什么？
浏览 1提问于2022-09-05得票数 1
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我已经构建了一个简单的转换插件，但不幸的是，它的行为在不同的Visio版本(Visio 2010 Professional和Visio 2010 Premium)中是不同的。该插件使用来自Stencil_1.vss的形状创建了一个流程图，并使用来自Stencil_2.vsd的形状创建了一个略有不同的新流程图。它循环遍历Visio页面，并为创建的每个形状创建一个新形状，该形状来自新的主控形状(来自Stencil_2.vsd)，并将其放入新页面中。几何形状，标题等都是相同的，只是形状-外观改变了。下面是源图：
当我在Visio2010Professional中运行代码时，泳道形状被正确绘
浏览 1提问于2012-09-07得票数 0
我正在研究一个数值算法，我想为我的函数的5个不同的形状参数绘制误差图。我希望所有的情节都在同一个数字上。 下面是我使用的代码： figure
hold on
for i=3:7
[coord_ctrs, errors] = ApproxAdap1D(i);
semilogy(coord_ctrs, (errors));
title("Senkung des RMS Fehlers");
grid;
end 结果： ? 正如你所看到的，它不工作，y轴没有对数标度。Loglog函数也显示相同的结果。
浏览 14提问于2021-09-12得票数 0
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当我在ActionScript中使用Flash Player的绘图API (即Graphics类)绘制矩形时，该形状的边界线是绘制在形状的外部还是内部？也就是说，下面哪个图正确地描述了在自定义组件中的内容区域的边框上绘制的矩形？
我看了看，没有找到任何提示。
浏览 3提问于2010-05-03得票数 2
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我试图在R中绘制一个逻辑回归图，我现在有这个代码.
mylogit<- glm(Breeding.success ~ Dam.Age, family = binomial, data = captive)
summary(mylogit)
predicted.data<- as.data.frame(predict(mylogit, type="response", se=TRUE))
summary(predicted.data)
new.data <- cbind(captive, predicted.data)
graph <- ggplot
浏览 1提问于2017-11-02得票数 1
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在一个基本的线性回归中，我能用每个解释变量的权重来描述它们对预测值的相对影响吗？如果参数A的权重为100，参数B的权重为10，我是否可以说参数A对结果的影响是参数B的10倍？
一个例子:从一个天气数据集，我使用两个参数，湿度和压力，以作出温度预测。
当我绘制湿度与温度的关系时，两者之间有一个非常明显的反比关系。也就是说，散点图呈向下向右的趋势。
当我绘制压力与温度的关系时，根本就没有关系。报告中的压力变化很小，散点图几乎是垂直的。
基于这两幅图，我直觉到湿度的变化对高温有影响，而压力的变化几乎没有影响。
我建立了一个线性回归模型(梯度下降，手工，在八度)。湿度有-.32386的重量。压力有-.
浏览 0提问于2018-04-25得票数 1
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我试图用R中的数据来绘制长度、权重关系的线性回归图。
Species length weight
1 YFT 48 2.17
2 YFT 49 2.31
3 YFT 50 2.45
4 YFT 51 2.6
5 YFT 52 2.75
6 YFT 53 2.91
7 YFT 55
浏览 0提问于2019-05-24得票数 0
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我想用metafor来绘制ggplot (或类似的包)的元回归图。
我发现了这个网站()，它解释了如何在ggplot2和metafor的散点图上绘制报告的值和拟合模型的回归线。
然而，作者在网站上设置的代码本身并没有正常运行。似乎我必须以某种方式计算预测，但由于我是一个新手R用户，我不知道我如何能做到这一点。我不能像对待rma()的结果一样对待lm()的结果。
Model2<-rma.uni(yi,vi,mods=~Intensity+Method,method="ML",data=ROM)
summary(Model2)
in.plot<-ggplot(data
浏览 2提问于2018-01-19得票数 0
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绘制最佳拟合曲线
、、
在图上绘制最适合的曲线线的正确方法是什么？我试图提供一个回归模型作为参数的线-而不是具体的点。在模型中，正确的线条应该是完全合适的(因为数据中没有噪音)。如何从线性模型中绘制最佳拟合线？
library(lattice)
vals<-data.frame(x=1:10,y=(1:10)^2)
xyplot(x~y,data=vals)
line(lm(x~y,data=vals)) #doesnt work
abline(vals$x,vals$y) #doesnt work
浏览 9提问于2016-11-17得票数 2
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我正在尝试在R中构建四个时间序列模型
1)趋势恒定的HoltWinters，
2)具有线性趋势的HoltWinters，
3)具有恒定趋势的分步自回归。
2)具有线性趋势的分步自回归
在SAS中，我可以使用PROC Forecast并指定方法和趋势选项来执行此操作。
你能帮我做这件事吗？谢谢。
浏览 3提问于2013-03-04得票数 0
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我正在使用Windows 7上的caper软件包进行系统发育多元回归，并且在生成一个简化模型之后，当我试图绘制一个剩余的杠杆图时，将始终收到一个模型帧/公式失配误差。
以下是重现错误所需的最低限度代码：
g <- Response ~ (Name1 + Name2 + Name3 + Name4 + Name5 + Name6 + Name7)^2 + Name1Sqd
+ Name2Sqd + Name3Sqd + Name4Sqd + Name5Sqd + Name6Sqd + Name7Sqd
crunchMod <- crunch(g, data = contras
浏览 2提问于2015-02-08得票数 1
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我是机器学习的新手，面临着在多元线性回归中如何去除多个自变量的问题。我所经历的步骤: 1)读取数据集2)分离成X和Y)将分类数据编码为数据集包含列:教授、职称、专业等。4)去除虚拟变量5)OLS回归结果。
我有7个自变量，OLS后有6个独立variables.Removed，P> 0.05，P值大于0.0 5的显着性水平。
您能建议哪些步骤来绘制图形，并删除图像中附加的所有不必要的自变量？如何从所有这些变量中只获取一个自变量。
如何使用python检查多重共线性？什么是VIF ?如何利用它检测多重共线性？
提前谢谢。如果有语法错误的话，对不起。
浏览 3提问于2018-11-13得票数 0
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图的数学方程
、、、
我正在处理一个使用画布的图形类(在javascript中)。这只是为了实验/学习的目的。目前，根据画布的高度和宽度，图形的缩放是正确的。这不是一个问题，这里基本上是我正在做的，以绘制正确的坐标伪代码。
point[0] = [10, 15]
point[1] = [20, 10]
point[2] = [30, 20]
point[3] = [40, 15]
canvas width = 300
max x = 40
so for any given point:
position x = ( point[i][0] / max x ) * canvas width
很简单。我得到一个
浏览 3提问于2011-10-19得票数 0
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用于线性回归的神经网络
、、、、
我找到了一个非常棒的源代码，它完全符合我所需要的模型：
重要的部分是这样的。
你有一个x->y图，每个x值都是“特征”的总和，或者我将如何表示它们，z。
因此x->y图的回归线应该是函数，其中h(x)是回归线( h(SUM(z(subscript-i)) )
在这种神经网络中，其思想是以最小化最小平方误差的方式为每个z-value分配一个权重。
梯度函数用于更新权重以最小化误差。我相信我可能返回到错误的传播--我更新了权重。
所以我写了一些代码，但是我的权重没有被正确更新。
我可能只是误解了斯坦福帖子中的一个规范，所以这就是我需要你帮助的地方。有没有人可以验证我是否正确地实现了这个
浏览 1提问于2016-02-03得票数 0
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