R中的模型选择，是否包括变量之间的交互？
在R中的模型选择中，通常包括变量之间的交互。变量之间的交互是指在建立模型时，考虑不同变量之间的相互作用对模型结果的影响。通过引入交互项，可以更准确地描述变量之间的关系，提高模型的预测能力。
在R中，可以使用多种方法来进行模型选择和交互项的引入。以下是一些常用的方法：
- 逐步回归（Stepwise Regression）：逐步回归是一种逐步选择变量的方法，可以根据某种准则（如AIC、BIC等）选择最优的模型。在逐步回归中，可以包括变量之间的交互项。
- 基于信息准则的模型选择：R中提供了一些函数（如stepAIC、stepBIC等），可以根据AIC、BIC等信息准则选择最优的模型。这些函数可以考虑包括变量之间的交互项。
- 基于交叉验证的模型选择：交叉验证是一种评估模型性能的方法，可以通过交叉验证选择最优的模型。在R中，可以使用函数（如cv.glm、cv.lm等）进行交叉验证，并考虑包括变量之间的交互项。
- 基于机器学习算法的模型选择：R中有丰富的机器学习算法库（如caret、randomForest等），可以使用这些算法进行模型选择和交互项的引入。这些算法可以根据数据的特征选择最优的模型，并考虑变量之间的交互。
在云计算领域，模型选择和变量之间的交互在数据分析、机器学习、人工智能等领域中广泛应用。例如，在预测销售额、用户行为分析、风险评估等场景中，通过模型选择和交互项的引入可以提高预测准确性和模型解释能力。
腾讯云提供了一系列与数据分析和机器学习相关的产品和服务，可以帮助用户进行模型选择和变量交互的分析。其中，腾讯云的机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）提供了丰富的机器学习算法和工具，可以支持模型选择和变量交互的应用。此外，腾讯云还提供了云服务器、云数据库等基础设施服务，为数据分析和机器学习提供强大的计算和存储能力。
请注意，以上答案仅供参考，具体的模型选择和变量交互方法可能因具体问题和数据特征而异。建议根据实际情况选择合适的方法和工具进行分析。
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我正在做几个类别变量和连续变量混合在一起的回归。为了简化我的问题，我想创建一个回归模型，该模型预测给定某个司机在不同区域的行驶里程的驾驶时间。这就是说，我的训练数据中有5个不同的司机和2个区域。
我知道我可能需要构建5*2=10回归模型来进行预测。我在R中使用的是
m <- lm(driving_time ~ factor(driver)+factor(zone)+miles)
但看起来R并没有扩展组合。我的问题是，是否有任何聪明的方法来在R中自动进行扩展，或者我必须一个接一个地编写10个回归模型。谢谢。
浏览 3提问于2013-02-27得票数 1
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如何检验R中均值估计差异的意义？
、、、、
解决了：，我正在做市场研究，我想在下面估计的基础上，通过R进行一个多项式Logit模型。它旨在测试消费者对特定广告的接触是否会影响他们对该属性的偏好，即配备蓝牙。但是，由于下面的模型包含一个关于该产品是否有蓝牙的假人，我不确定如何将其转换为R代码。
更新：，现在我已经建立了正确的混合MNL模型，并希望检验平均估计的差异的显着性。例如，测试“Group5:No蓝牙”和“Group6:No蓝牙”之间的区别是否显著。在这种情况下，应该在这里计算哪个测试，我应该如何运行代码？R的结果如下图所示。
浏览 4提问于2022-08-24得票数 1
我正在尝试使用lmer()为混合效果模型确定正确的格式。下面的三个模型都试图实现相同的东西-一个简单的固定效果模型-因此肯定有两个是错误的。
在模型中，shoppers是商业中心的消费者支出数据。有一个一般的平方反比距离关系，描述了消费者是如何从中心分布的。这反映在gravity模型中，该矩阵将较近的地区区域的权重高于较远的地区区域，以模拟距离的影响。还给出了居民区的Population大小。我认为r3应该是正确的格式，但它比r2产生更高的AIC分数。你知道为什么会这样吗，哪一个是正确的？
> r1 <- lmer(shoppers / gravity ~ population +
浏览 0提问于2012-09-05得票数 1
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我建立了一个二元逻辑模型来检验各种变量对消费者购买概率的影响。我有5个不同的品牌，在模型中我有5个价格变量，这是特定于品牌(品牌虚拟和价格之间的互动)。所以我的输出是这样的：
Coefficient P-value
Price_Brand_A 0.25 0.02
Price_Brand_B 0.50 0.01
Price_Brand_C 0.10
浏览 0提问于2014-11-24得票数 0
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我有一个横截面模型，我希望预测接受特定服务的用户数量，为了使它成为一个变量，我有很多变量，但是有两个特定的名称: isWorkday(0或1)和weeday(1,2,3，...,7)。当我建立模型时，考虑到这两个变量，会产生很高的多重共线性。所以我删除了其中的一个，所以最好有更多的假人(象日)或者更少的假人(isWorkday)。
浏览 0提问于2019-04-13得票数 1
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我有一个数据框架，与张贴和跟踪测量约200人.在这项研究中，我们试图找出运动参与与抑郁症状之间是否有关联。我们有两个测量期(张贴和跟踪)，是在一个关于健康和体育的研讨会之后进行的。该职位在讲习班后6个月进行，并在讲习班一年后采取后续行动。我们形成了以下假设：“工作坊后一年内肥胖者参加体育活动与随访时的心理困扰症状显著正相关”，我认为因变量是心理困扰，独立者是参加体育活动的人。数据结构如下所示：
Df
$ measurement_period : Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 1 1
$ psychological_distr
浏览 7提问于2022-05-07得票数 3
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如何获得等级特征的重要程度？
、、、、
我知道下面的特征选择方法
( a)基于树的模型(如Random Forest和Xgboost、GradientBoost等)中可用的特征重要性方法。
( b) statsmodel.logistic regression，它在其摘要输出中为我们提供了包含是否variables are significant or not (P-value)的结果
( c) SelectKbest，它使用ANOVA、Chi-square等计算input variable对target attribute的影响。
但是不幸的是，对于b和c方法，它没有考虑特性交互。我说的对吗？它通过考虑目标变量的每一列来工作。
然
浏览 0提问于2019-12-18得票数 0
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我在视图模型中使用命令来处理事件。例如，我正在处理按钮单击事件，如下所示：
XAML
<i:Interaction.Triggers>
<i:EventTrigger EventName="Click">
<i:InvokeCommandAction Command="{Binding mvvmButtonclick}" />
</i:EventTrigger>
浏览 5提问于2011-01-03得票数 2
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我希望在SAS中执行顺序(层次)回归，其中我指定添加到模型中的变量簇。然后，我想看到R2 (R平方)在模型和F检验之间的变化。
下面是我想比较的模型的语法示例：
proc reg data=pt8;
Covariates: model y=jz lnWg iq;
Linear: model y=R RM jz lnWg iq;
Quadratic: model y=R RM RM2 R2 RInt jz lnWg iq;
run;
quit;
是否有一种方法可以使用ANOVA或内建的前向选择来判断如何添加变量(“线性”模型的{R，RM}，然后“二次”模型的{RM2，R2
浏览 6提问于2015-11-03得票数 0
我在R中运行一个线性混合效应模型，我不知道如何在模型中包含一个不感兴趣的协变量，甚至不知道如何决定是否应该这样做。
我有两个主语变量，我们把它们叫做A和B，每个变量有两个层次，每个参与者都有大量的观察结果。我感兴趣的是，他们的互动在4个群体中是如何变化的。我的结果是反应时间。在最简单的层面上，我有这样的模型：
RT ~ 1 + A*B*Groups + (1+A | Subject ID)
我想添加性别作为一个不感兴趣的协变量。我没有理论上的理由认为它会影响任何事情，但是它确实是不平衡的，所以我想把它包括进去。我问题的第一部分是:做这件事的最好方法是什么？
这一模式是：
RT ~ 1 + A*
浏览 0提问于2018-04-20得票数 0
如果我试图检查线性模型中各因素之间的交互效应，M1 <- glm(Capture ~ Season * Habitat , data=d)和M1 <- glm(Capture ~ Season : Habitat , data=d)的区别是什么？
我想检查拍摄是否受季节或生境的影响，或两者之间的互动。在线性模型中，表示它们之间相互作用的正确方法是什么？我是在员工之间使用":“还是"*”？
浏览 5提问于2022-11-30得票数 1
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我试图用ppm()在spatstat版本1.60-1中拟合一个点模式，使用一阶协变量(作为im对象)和一个二阶交互项的组合，在本例中是一个区域交互作用模型。
对于我的数据，包括：~300个点，3个协变量im.objects，每个~110 MB，和面积相互作用项在im.objects地图单位(米)，处理时间被证明是令人望而却步的-超过72小时在这一点。
使用spatstat本身包含的一些数据：
require(spatstat)
res <- vector()
for (i in seq(1, 9, 0.5)) {
start.time <- Sys.time()
浏览 1提问于2019-07-07得票数 0
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你如何发现连续变量和范畴变量之间的交互作用？我尝试过使用ggPredict，但如果有更多的级别，它似乎无法工作。
我有一个作为声誉的分类变量，它有7个等级，我还有多个变量来预测一个学生在下一次硕士考试中的分数，如年龄、pref_hand、身高、考试1、考试2、考试3。如何找到声誉与我发现的最佳模型之间的相互作用，用前向逐步回归来预测下一次考试中的分数，如果我发现交互作用，如何对我的模型进行修改？
我试过使用scatterPlotMatrix，但是颜色正在被回收，很难找到任何模式，而且我甚至不知道交互是否具有统计意义，Pr(>|t|)
浏览 0提问于2018-11-13得票数 0
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我正在寻找合适的模型符号的建议，以测试我的数据中性别之间的差异。我的目标是确定是否需要将数据拆分为M和F，或者是否可以保持数据的组合(由于样本大小，我希望能够保持数据的组合)。
我正在使用R中的glmmTMB包进行资源选择函数分析，我的计划是运行一个带有随机截获和斜率的模型，没有性别，然后将该模型与本质上相同的模型进行比较，但将性别作为交互项。我将比较AIC以确定最受支持的模型(即，如果支持有性的模型，那么我将把我的数据分成M和F，并分别进行分析。如果支持没有性别的模型，那么我将保持它的组合)。
我正在遵循Muff等人的补充材料中提供的代码。2019 (型号M4)：
例如:我没有性生活的模型是
浏览 4提问于2021-09-26得票数 0
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解读相互间的情节
、、、
我有一个关于用R中的interplot函数创建的情节的解释的问题，目的是找出参与对个人是否迁移有什么影响，以及个人的财富(HH_type)如何改变这种影响。
participation是一个连续变量，HH_type取值1表示穷人，2表示中等，3表示富人。
我估计了这个模型：
library(lme4)
Model_int1 <- glmer(migration ~ participation:HH_type + participation + HH_type + sex + age + education + hh_migrated + (1 | country/district),
d
浏览 6提问于2018-05-08得票数 3
当使用线性多项式模型或函数I()时，我试图理解R中的poly基函数的作用。当我计算模型时
q + q^2
q + I(q^2)
poly(q, 2)
我有不同的答案。
下面是一个示例：
set.seed(20)
q <- seq(from=0, to=20, by=0.1)
y <- 500 + .1 * (q-5)^2
noise <- rnorm(length(q), mean=10, sd=80)
noisy.y <- y + noise
model3 <- lm(noisy.y ~ poly(q,2))
model1 <- lm(
浏览 0提问于2018-06-20得票数 2
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如何在R中建立第一阶段的中介调节模型？我一直想在拉旺写这样的模型，
但是我遇到了一些问题，试图从laavan网页修改代码。
model <- ' # direct effect
Y ~ c*X
# mediator
M ~ a*X
Y ~ b*M
# indirect effect (a*b)
ab := a*b
# total effect
total := c + (a*b
浏览 0提问于2017-04-16得票数 1
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我学会了如何使用R来进行F-检验，因为回归模型缺乏拟合，其中$H_0$：“回归模型中并不缺少拟合”。
其中，df_1是SSLF (缺少拟合平方和)的自由度，df_2是SSPE (纯误差平方和)的自由度。
在R中，F检验(例如对于有两个预测因子的模型)可以用以下方法计算。
anova(lm(y~x1+x2), lm(y~factor(x1)*factor(x2)))
示例输出：
Model 1: y ~ x1 + x2
Model 2: y ~ factor(x1) * factor(x2)
Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F)
1
浏览 1提问于2017-07-28得票数 2
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特征交互和混杂变量之间的差异
、、、、
让我来定义问题空间。
我正在处理一个二进制分类问题。我试图建立一个因果模型和预测模型。
我的目标是找出一系列重要的特征(基于因果模型)，并使用它来构建一个预测模型。我确实参考了这个帖子中提供的建议，它非常有用，但由于我对ML字段的限制，我几乎没有其他问题。
我从文献中了解到，有两种方法可以调节/控制混淆者。一个是通过study design阶段，另一个是在modelling/analysis阶段。
由于我的工作是回顾性的数据分析，我只能调整混淆在分析阶段。
我们知道，在一个典型的例子中，诸如“性别引起心脏病”中的某些特征，如Age，是一个比较复杂的特征。
因此，在分析阶段，我们在模型中加入了a
浏览 0提问于2019-12-29得票数 2
如何在使用-in函数的非线性回归中将交互项lm指定为x:z？随机效应-in lm as (1|z)-？
这是我的模型，只有一个预测器：
library(nlme)
nlme(y ~ SSasymp(x, Asym, R0, lrc),
data = na.omit(df),
fixed = Asym + R0 + lrc ~ 1,
random = Asym ~ 1|z,
start = c(Asym = 1.1, R0 = 2.0, lrc = 4.9))
我知道，在上面的模型中，我有x作为一个固定的效应，并对z有随机截距。
但
浏览 7提问于2022-03-16得票数 0
1回答
我目前正在试图运行一个glm的数据在R和我试图了解我是否使用最好的可能模型。
我的数据是四种苍蝇随时间存活的计数数据，物种、性别、密度和日数(我每5天重复一次)作为不同的因素。
我的代码如下所示：
survival <- cbind(Dead,Alive)
model1 <- glm (survival ~ Species*density*Sex*day,
data = DataM5, family = quasibinomial)
car::Anova(model1, Type = "III")
plot(model1)
我的QQ情节有很重的尾巴和我的
浏览 1提问于2016-08-19得票数 0
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我有一个由几个自变量和一个因变量组成的模型。我需要知道如何才能知道两个自变量的相互作用项的相加是否会影响因变量。我还需要知道如何将交互项放入模型中，以及如何确定它是否实际影响它。谢谢
浏览 0提问于2012-08-16得票数 0
这是我第一次在这里发帖，所以我希望我的问题不是愚蠢的，尽管我担心它没有答案。
我进行了一次喂养试验，我喂食了五种不同藻类中的一种蜗牛，然后测量了一段时间内个体的长度。我用R的lme4构建了一个LMM
model<-lmer(log(length)~treatment*day+(1+day|individual), data=real, REML=F)
在我的模型中，其中一个处理方法的截距与其他处理方法截获的截距非常不同：
我在61天(第7、20、42、61天)测量了4次长度，但不幸的是我没有在第0天测量它。所有的蜗牛都来自同一批次，所以每个处理在第0天的平均长度都是相同的。有没有办法告
浏览 18提问于2017-08-25得票数 1
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我有一个广义混合模型，它有2个因子(fac1 (2个水平)，fac2 (3个水平))和4个连续变量(x1、x2、x3、x4)作为固定效应和连续响应。我有兴趣回答：
的主要效应x1-x4 (斜率)显着忽略fac1和fac2 是fac1和fac2水平与模型均值有显着性差异，而之间的斜率在fac1水平和fac2水平以及fac1*fac2水平()之间是否存在差异？
这意味着我需要在我的模型中包括交互(这里忽略了随机效应)，比如：Y~x1+x2+x3+x4+fac1+fac2+x1:fac1+x2:fac1+x3:fac1+x4:fac1+x1:fac2+x2:fac2+x3:fac2+x4:fac2，
浏览 2提问于2022-04-06得票数 0
spatstat书清楚地说，Strauss模型在伽马大于1的情况下是无效的，这是真的： multiple.Strauss<-ppm(P1a4.multiple~1, Strauss(r=51),method='ho')
#Warning message:
#Fitted model is invalid - cannot be simulated 因为L(r)函数首先有一个低谷，所以我将数据重新调整为Strauss-hardcore模型： Mo.hybrid<-Hybrid(H=Hardcore(),S=Strauss(51))
multiple.hybr
浏览 24提问于2020-01-25得票数 0
我试图理解R是如何确定线性模型中相互作用的参考群的。请考虑以下几点：
df <- structure(list(id = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L,
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L), .Label = c("1", "2", "3", "4", "5"), class = "factor"
浏览 2提问于2016-11-21得票数 6
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在R中构造线性模型时，以下两个语句之间有什么区别：
lm(y ~ x | z)
lm(y ~ x : z)
按以下方式记录:操作符：
形式的一种规范，首先:第二个表示通过首先接受所有术语与第二个术语之间的相互作用而获得的术语集。
页面上没有提到|语法。有什么关系？
浏览 3提问于2012-02-15得票数 8
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我想测试一下选民对某个政党“XY”投票背后的动机，以及居住在一个地区是否会产生重大影响。问题是，A区(代号为“1”)的选民与B区(代号为“0”)的选民在动机上是否存在显著差异。
下面是我的数据的结构(过于简化)：
region_AB motive voter_attribute vote_for_party_XY
1 1 1 1
1 0 1 1
1 1 0 0
0 0
浏览 65提问于2018-06-05得票数 0
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我是线性混合效应模型的新手，我试图将它们用于假设检验。
在我的数据(DF)中，我有两个分类/因子变量：color (红色/蓝色/绿色)和direction (向上/向下)。我想看看这些因素在scores (数值)上是否存在显著差异，以及是否存在交互效应，同时考虑到每个participant的随机拦截和随机斜率。
做这个的合适的lmer公式是什么？
这是我拥有的..。
我的数据结构如下：
> str(DF)
'data.frame': 4761 obs. of 4 variables:
$ participant : Factor w/ 100 leve
浏览 2提问于2020-02-27得票数 2
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我想和三个主持人一起做结构方程建模。我的变量是吸引力(X)、自我价值(Y)、年龄(A)、性别(G)和社会地位(S)。数据是纵向的，分两波: t1和t2。为了找出X和Y之间存在哪种关系，这种关系往哪个方向发展，以及这种关系是如何由A、G和S调节的，我想使用一个交叉滞后模型，其中X_t2和Y_t2是结果变量。我用的是R包拉旺。该模型如下所示：
modelCLP <- '
# regressions
X_t2 ~ X_t1 + Y_t1 + A + G + S + Y_t1 * A + Y_t1 * G + Y_t1 * S
Y_t2 ~ Y_t1 + X_t
浏览 5提问于2022-05-09得票数 0
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在过去的几个月中，我从事了许多项目，在这些项目中，我使用了glmnet包来拟合弹性网络模型。它很棒，但与大多数R建模功能相比，它的界面相当简陋。特别是，您不必指定公式和数据框架，而必须给出响应向量和预测矩阵。你也失去了许多生活质量的东西，常规界面提供的，如明智的(?)处理因素、缺失值、将变量按正确的顺序排列等。
因此，我通常会编写自己的代码来重新创建公式/数据帧接口。由于客户端的机密性问题，我最后还留下了这段代码，不得不再次为下一个项目编写它。我想我还是忍气吞声创造一个真正的包来完成这个任务吧。然而，在我这样做之前，我要问几个问题：
使用弹性网络模型的公式/数据框架接口是否存在复杂的问题？
浏览 5提问于2015-03-17得票数 21
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如何在用于机器学习的Boosted树分类模型中看到哪些变量相互作用，以及交互作用有多大？如果可能的话，我想在R gbm包中使用这个。
浏览 2提问于2015-03-12得票数 1
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我为R中的时间序列数据建立了一个随机森林回归模型，该模型有三个预测因子和一个输出变量。
是否有一种方法(也许以更绝对的方式)来发现特定变量中的变化如何影响预测输出？
我知道变量的重要性，我不是想找出影响最大的变量，而是想看看我是否选择了输入变量X_1，并增加了它的值(或降低了它)，这将如何改变预测输出。
这样做有意义吗？或者用随机森林模型也有可能？重读我的问题几遍，这使我怀疑，但任何洞察力/推荐将是非常感谢的。
浏览 6提问于2022-08-24得票数 -1
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我知道在R中有一个快捷方式可以在所有数据文件上运行lm()回归，如下所示：
reg<-lm(y~.,data=df)
使用df具有解释变量x1、x2、.x5，所以它与书写相同
reg<-lm(y~x1+x2+x3+x4+x5,data=df)
但这不包括像x1:x2这样的交互术语，.在R中是否有一个快捷方式可以在数据文件中的所有列上运行一个回归？我正在寻找两条快捷键，它们的效果和
reg<-lm(y~x1*x2,x1*x3,x1*x4,x1*x5,x2*x3,...)
reg<-lm(y~x1*x2*x3*x4*x5) # this one will have inte
浏览 3提问于2015-10-22得票数 10
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我有大约90个变量存储在数据2-90中。我怀疑其中大约有4个与data1有抛物线样的相关性。我想找出哪些是相关的。有什么简单快捷的方法吗？
我尝试过构建这样的模型(对于每个变量I=2:90，我可以在循环中这样做)：
y <- data$AvgRating
x <- data$Hamming.distance
x2 <- x^2
quadratic.model = lm(y ~ x + x2)
然后看看R^2/系数，得到相关的概念。有更好的方法吗？
也许R可以用这90个变量建立一个回归模型，并选择那些本身具有显着性的变量？那有可能吗？对于线性回归，我可以在JMP中这样做，但我
浏览 14提问于2016-08-01得票数 7
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也许任何人都能帮我解决这个问题。我进行了一项后续研究，显然现在不得不面对缺失的数据。现在我正在考虑如何在R (f.e )中使用MLM来计算丢失的数据。参与者总结了2项后续调查，但未完成后续1项调查，因此，我在纵向分析中缺少L1预测器)。
我阅读了关于使用pan包(Schafer & Yucel，2002)对多级数据进行多重计算的文章，并看到了以下代码：
imp <- panImpute(data, formula = fml, n.burn = 1000, n.iter = 100, m = 5)
然而，我很难完全理解它。是否有其他方法来计算R中丢失的数据？或者也许有人可以更详
浏览 3提问于2022-05-11得票数 1
我想要适应肯尼和贾德(1984年)的模式如下：
y = alpha + gamma1 * psi1 + gamma2 * psi2 + gamma3 * psi1 * psi2 + epsilon
变量psi1和psi2是不可直接观察的潜在变量。Kenny和Judd (1984年)考虑了有两个可观测指标x1和x2 of psi1以及两个可观测指标x3和x4 of psi2时的情况。我想使用lavaan包在R中创建这个模型。
代码：
model <- '
psi1 =~ x1 + x2
psi2 =~ x3 + x4
'
fit <- sem(model,data=d
浏览 0提问于2015-04-28得票数 1
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我正在尝试为一个直播网站实现一个推荐系统。在这里，“用户”只是网站用户，“项目”是他们应该看的彩带。我收集了用户跟踪哪个彩带的数据--但是，跟随一个彩带并不一定与喜欢这个彩带相对应。因此，设置是:对于10k用户、2k项和200 k交互，我有二进制隐式反馈(0 = follow，1= users )。我也有跟踪时间戳，但我还没有尝试使用这些数据。我使用的模型主要是协作过滤、矩阵因式分解/潜在因子模型，它们是用隐式 & LightFM (Python)实现的。My的问题是：(i)如何使列车/验证/测试分离，(ii)什么指标合适？
我的理解是，为了进行列车测试分裂，我们“掩蔽”了交互矩阵R中
浏览 0提问于2020-11-08得票数 5
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Qt自定义委托
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我有不同数据类型的自定义模型，如string (文件路径)或double，应该使用带有几个条目的组合框进行编辑。
我不清楚为什么代表应适用于意见而不是模型.
那么，我是否应该从我的模型中传递某种标志，然后根据这些标志对这些项目使用不同的委托呢？
做这件事的最佳做法是什么？
编辑:我将尽力澄清我的问题：
我有一个带有映射的模型(键值(可以包含不同类型(如QVariant)的结构)，并且有必要为我的每一行(比方说QTableView )设置不同的委托。
什么是为我的模型中的每个项目传递一些“标志”，然后处理这个标志来为给定的行设置适当的委托的最好方法？
EDIT2:这个模型视图对用于存储和编辑不同
浏览 4提问于2015-09-10得票数 0
我在试着做一些模型来拟合mtcar数据集。我做了一个只包括传输的模型，它给了我这个：
由于adj R^2只是.338，所以我正在寻找另一种模型。
为了做到这一点，我用一个变量来拟合所有可能的模型( mpg~wt，mpg~cyl，mpg~hp，.采用调整后的R^2值最高的模型，其值为mpg~wt。
然后，我用wt +一个其他变量来拟合所有可能的模型，并采用调整率最高的R^2模型，其中p值没有变高。这是mpg ~ wt+cyl型。
然后，我用wt + cyl +一个其他变量来拟合所有可能的模型，并寻找具有最高调整的R^2的模型，其中p值没有变高。我发现没有其他模型具有更高的R^2
浏览 2提问于2017-10-30得票数 0
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我对R是新手，对统计学只有基本的理解。我正在学习如何使用阶乘实验，以及如何将模型与实验的设计和分析结果相匹配(蒙哥马利，2013年，ISBN: 9781118097939)。
我使用了教科书中的示例5.3。这些数据可以在下面的代码中看到。
bottel_vul_data <- data.frame(A = rep(c(10, 12, 14), each = 2),
B = rep(c(25, 30), each = 12),
C = rep(c(200, 250), e
浏览 8提问于2022-11-15得票数 0
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在MVC PHP中使用依赖注入
、、、、
对于加载类，我使用PSR-4自动加载。在我的index.php中，我使用FastRoute组件。在该index.php中，我创建$db连接并将其传递给控制器。
call_user_func_array([new $class($db), $method], $vars);
在控制器中，我接收它并将它传递给模型，并在那里使用它。我知道这不是个好办法。在index.php中创建的DB连接--如何在我的模型中使用它，而不是通过控制器等，并且没有连接的单个实例？如何使用DI或DIC在index.php中建立db连接并在所有模型中获取？
index.php：
<?php
require_once
浏览 4提问于2017-07-20得票数 0
我想知道如何写出两个相互作用因素的随机效应。例如，我有6个种，在48个地块中种植，并在两个块中复制。共有48个组合(所有可能的1，2，3，5和6种组合)的6个物种。
通过设计，组合实际上是在多样性内嵌套的:组合是每个多样性水平的正确复制，因此多样性的效果应该根据多样性levels.Since中组合之间的随机变化来检验，多样性或物种丰富度是一个连续变量，我不能认为组合是嵌套在多样性内的。
我想把块和组合之间的相互作用作为随机效应。我不知道如何在R.中混合模型中正确地写
浏览 6提问于2022-03-03得票数 0
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检查这个社区是否有人可以帮助这个问题发布在交叉验证上。
详细问题如下：
OLS Regression Results
===============================================================================
Dep. Variable: Losses in Thousands R-squared: 0.305
Model:
浏览 0提问于2020-01-07得票数 2
我正在做一个OLS回归，并且我试图创建一个交互变量。要做到这一点，据我所知，我只是将两个变量相乘。然而，这是行不通的。
假设我有变量race (白人，少数民族)和位置(NE，S，W，MW)。我想在所有的NE和race之间创造一个互动的效果。所以我这么做了：
>NE = location[location==NE]
>race_NE = NE*race
Error in race * NE : non-numeric argument to binary operator
没有起作用。为什么？
然后我找到了代码交互()。我不确定这是什么意思，但它似乎给了我一些东西：
> cat
浏览 0提问于2014-11-16得票数 3
3回答
我现在正在处理大量的分类数据，我想在任何工具最好是R中使用适当的数据挖掘方法来查找每个参数范畴参数对我的目标变量的影响。为了简单介绍正在处理的数据，我的目标变量表示产品类型比方说，可处置和非处置，而我有诸如根源、症状、客户名称、产品名称等参数。由于我的目标可以被认为是一个二进制值，所以我尝试使用Apriori找到导致所需类别的值的组合，但是，我在该属性中有两个以上的类别，我想全部使用它们，并找出上述参数对每个类别的影响。我真的很想尝试支持向量机，并使用超平面来分离内容并获得n维视图。但是，我没有足够的知识来验证该技术，功能是用来做分析的。目前，我有大约9000条记录，每条记录都代表用户的投诉。
浏览 0提问于2014-11-14得票数 2
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下面是R中的一个回归模型，其中包含我想要包含的术语。
fit <- lm(y ~ A + B + C + A:B + A:C + A:B:C)
我想要术语A，B，C，AB，AC和ABC。然而，上面的模型也包括BC，这是我不想要的。所以，我试了一下。
fit <- lm(y ~ A + B + C + A:B + A:C + A:B:C - B:C)
然而，这也不能摆脱BC。它仍然包含在模型中。如何删除BC？
浏览 0提问于2021-11-12得票数 0
我希望使用R包将单个模型适合于spatstat中的几个独立数据集。在这里，我有三个独立的数据集(ppp对象称为NMJ1、NMJ2和NMJ3)，我想要对它们建立一个通用模型。应该使用mppm函数：
data <- listof(NMJ1,NMJ2,NMJ3)
data <- hyperframe(X=1:3, Points=data)
r <- matrix(c(120, 240, 240, 90), nrow = 2, ncol = 2)
model <- mppm(Points ~marks*abs(sqrt(x^2+y^2)), data, Strauss(r))
浏览 5提问于2021-11-19得票数 0
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使用实体框架进行模型验证
、、、、
我有一个Entity Framework模型类，它具有创建该模型类的实例的视图。我想验证该类上的日期，以便用户添加满足特定条件的日期。我有一个元数据类，它使用来自System.ComponentModel和System.ComponentModel.DataAnnotations名称空间的属性。
是否有任何属性可以用于执行验证，或者是否有其他方法可以执行此操作？
浏览 3提问于2012-06-11得票数 0
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下面是我正在尝试做的事情的简要概述。我的数据集是从一个实验中收集的，该实验比较了3种条件(对照组、组1和组2)的性能。我的第一个任务是比较gr1和control之间是否存在差异。我为此做了一个独立的t测试，结果并不显着(所以在组均值之间没有sig diff？)我的下一个任务是包含一个协变量。这个协变量有两个级别:高(得分从4到7)和低(得分从0到3)。我的代码如下所示：
lm(performance ~ condition*covariate)
我这样做是为了gr1 vs control。输出显示条件是重要的，协变量是重要的，但交互作用不是。我搞不懂为什么条件现在是重要的。我还运行了性能条件分
浏览 9提问于2021-01-14得票数 0
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