我正在运行一个简单的线性回归，其中包含一个数字响应(幸福感)和一个分类解释(教育)变量。我知道有一些关于将分类变量作为连续变量处理的想法，但在这种情况下，我想继续将其视为一个因素。 现在..。当我想用R平方来评估这个模型的数量时，扫把软件包的扫视功能不能为我提供度量标准。 在我的理解中，这里的空模型是响应变量的平均值，而我在这里创建的线性模型是映射到解释变量的响应变量。为什么我不能得到R平方
浏览 19提问于2021-06-28得票数 0
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我有一个医疗保险索赔的大型数据集，我想对其应用GLM回归。我有4个分类预测变量，特别是性别，年龄组，国籍和房间类型(VIP，正常等)。
我的基本GLM模型将包括截距项和这4个变量。为此，我想运行所有可能的交互组合以及4个基本预测器，然后基于某个特征(如AIC、BIC或R-square )比较所有模型结果。我想知道在R中是否有一个函数或简单的方法来运行所有可能的交互，并保存他们的AIC/BIC/<e
浏览 0提问于2018-05-11得票数 1
当响应变量是"Chan“时，我尝试使用逻辑回归。我使用了预测函数，但函数返回的向量不是布尔值，有人知道问题出在哪里吗？-(1:5000),-ncol(mimic_matrix)]
mimic_regression <- glm
浏览 3提问于2016-04-29得票数 0
回归的问题是最小化平方误差之和，即\sum\limits_{i=1}^n (y_i - \hat{y}_i)^2 = 0。但是，只有在线性回归中，才能使用表达式\hat{y}_i = \beta_0 + \beta_1.x_i，然后将平方误差之和降到最小。因此，如果假设回归不是线性的，那么my问题是，它会：
SST=SSE+SSR还能坚持吗？如果是，为什么？如果没有，为什么？如果以上问题的答案是a no，那么接下来我想提出的问题是:为什么R</
浏览 0提问于2021-05-21得票数 2
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Breiman等人的分类和回归树提到了在拆分节点时使用预测器的线性组合。我试图找到一种方法，用R尝试一下，但没有成功。有树或rpart包，它们假设在单变量预测器上进行拆分，并且它们不允许任何带有线性组合的定制。我必须创建我自己的包吗？
浏览 0提问于2012-03-31得票数 4
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我尝试在R中使用MFP函数，就像我在Stata中使用等效命令一样。通常，当在Stata中运行线性回归时，我在命令regress之前使用命令mfp，并且Stata给出回归模型中协变量的“最佳”转换。例如，在Stata中，我使用以下命令在R中的库(mfp)中似乎有一个函数mfp，我想使用它。例如在R中
浏览 0提问于2015-02-20得票数 1
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我试图使用R中引导库中的交叉验证cv.glm函数来确定应用glm逻辑回归时错误分类的数量。该函数具有以下签名：前两个表示数据和模型，K指定k-折叠。成本的第一个参数应对应于观察到的响应，第二个参数应对应于广义线性模型预测或拟合的响应。成本必须返回一个非负标量值.缺省值是平均平方误差函数.我想对于分类来说，有一个函数返回错误分类</
浏览 2提问于2013-05-27得票数 7
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我正在使用R中介包运行中介模型，但没有为变量类型获得正确的输出。我有一个连续的预测器，但是输出将我的预测器作为一个范畴变量来处理。R码： Education + Severity + Time +我正在使用R中介包来运行分析。同样奇怪的是，当
浏览 2提问于2022-05-12得票数 2
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我现在正在构建一个线性回归模型。有32个自变量。G3是目标变量。
首先，利用所有自变量建立线性回归模型。这是我得到的结果的一部分：
如您所见，G1和G2都是重要的自变量。因此，我认为线性回归模型中存在多重共线性。我现在要找出最好的线性回归模型。如何解决多重共线性问题？
浏览 4提问于2018-03-25得票数 0
我试图探索使用GBM与h2o一起解决分类问题，以取代logistic回归(GLM)。我的数据中的非线性和交互作用使我认为GBM更适合。我已经运行了一个基线GBM (见下文)，并将AUC与logistic回归的AUC进行了比较。THe GBM性能要好得多。在经典的线性logistic回归中，我们可以看到每个预测因子(x)对结果变量(y)的方向和影响。如何获得(两个)类中每个类的变量
浏览 5提问于2017-12-02得票数 22
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我在R中有一个模型：> model <- glm(V11~V2+V3+V5+V7+V8+V9+V10,gaussian,s1) data = s1)
Null Deviance: 11050000
浏览 0提问于2011-05-30得票数 2
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以前关于我的话题的一些文献使用了直接的OLS回归，我从这类分析开始，但是在我进一步阅读之后，我觉得广义线性模型更好。(我在包括在内的几个地方读过使用版本的文章，但是看到fracreg是一个新的ish命令，它似乎具有相同的用途)。我可以在使用robust时指定与fracreg logit选项等价的值吗？一个简单的(可能是无知的)解释问题:我看到上面提到的fracreg和glm回归没有报告一个R平方值。
浏览 1提问于2016-05-02得票数 0
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我正试图将R代码转换为Python，但在复制R{stats}函数时遇到了麻烦，该函数包含“权重”，允许在拟合过程中使用权重。
我的最终目标是使用状态模型库在Python中简单地运行一个加权线性回归。是否有可能在Statsmodels中向GLM模型添加权重，或者是否有更好的方法在python中运行加权线性回归？
浏览 6提问于2016-11-30得票数 1
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下面是envfit()与排序和环境向量一起使用的一个例子。<- as.data.frame(scores(chem.envfit, display = "vectors"))“您在表中看到的值是用于将向量投影到排序中的线性回归的标准化系数envfit
连续变量(向量)的打印输出给出了方向余弦，它是单位长度向量头部的坐标。在图中，根据它们的相关性(列r2的平方根)对它们进行缩放，这样弱预测器的箭头比强<e
浏览 3提问于2020-03-31得票数 1
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目前，我正在研究统计学习概论的第三章及其在R中的应用，其中讨论了线性回归。在section 3.6.5:预测器的非线性变换中，使用poly()函数创建多项式回归模型。在那之后，作家们写道：
默认情况下，poly()函数将预测器正交化:这意味着该函数输出的特征不仅仅是参数的一个幂序列。然而，线性模型应用于poly()函数的输出时，其拟合值将与应用于原始多项式的线性模
浏览 0提问于2021-11-29得票数 1
运行复杂过程(如PROC REG或PROC GLM )时，除了使用OUT或OUTPUT选项生成的输出数据集外，还经常在“输出”窗口中生成描述回归结果的表。
如何将这些表输出到SAS数据集？例如，给定PROC中的第一个SAS示例(在上)，我如何输出拟合优度统计(如R-平方)？
浏览 6提问于2015-06-17得票数 2
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我开始学习ML，在评估/发现回归和分类模型的准确性方面存在一些问题。到目前为止，我在这两种情况下都使用了.score()，但人们告诉我，这不是准确性。
浏览 0提问于2019-06-17得票数 -1
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我经常用线性回归来检验各组之间的均值是否存在差异，通过虚拟编码我的分类变量，我认为这与使用方差分析( ANOVA )基本上是一样的(或者至少我得到了相同的结果)。我在R中使用了lm()函数来完成这个任务。
以前，如果我的数据不符合线性回归的假设，我就使用数据转换。有时效果更好，有时不太好。就我而言，我可以使用广义线性模型来比较服从泊松或负二项分布的数据的组均值，而不需要转换数据。问题是，当我拟合模型
浏览 2提问于2015-02-19得票数 1
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