R中的约束加权线性回归

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我正在尝试建立一个约束加权线性回归。也就是说，我有一个包含i个观测值和三个不同x值的数据集。每个观察值都有一个权重。我想使用以下限制执行加权多元线性回归:每个x值的weighted mean必须为0，weighted standard deviation必须为1。我想将这些限制包括在回归中。有没有办法做到这一点？

浏览 45提问于2019-05-29得票数 1

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加权线性回归-R到Python -状态模型

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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。通过搜索Statsmodels问题，我找到了和，这使我认为这在Statsmodels中是不可能的。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pyth

浏览 6提问于2016-11-30得票数 1

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R中的加权线性回归

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我想对分析化学校准曲线做一个带有加权因子的线性回归。X值为集中度，假定没有错误。Y值为仪器响应，且变化与浓度成正比。所以，我想用一个1/x的加权因子来进行线性回归。在R中有什么简单的方法可以做到这一点？

浏览 3提问于2015-11-11得票数 1

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如何求R中约束最小二乘回归的标准差

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我正在估计一个有约束的线性回归模型在线性约束下，PL+PK+PF的系数和为1。我想要回归系数和标准误差。我如何在R中实现这一点？

浏览 7提问于2013-03-10得票数 0

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R中的运行百分比最小二乘回归

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我感兴趣的是运行百分比最小二乘回归，而不是在R中的普通最小二乘回归，这也可以被称为具有乘性误差的线性模型。在此之前，有一个问题是关于这个站点上的百分比最小二乘的，响应者建议考虑加权回归，其中一种可能是用其X值的倒数平方来加权每个观察值。其中错误项建

浏览 3提问于2013-09-13得票数 1

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X和y上带误差的线性回归

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我有两个变量，x和y，每个变量都有一个与每个点相关的x和y的误差。我试着在R中拟合一个线性回归模型，它考虑了两个变量的误差。我看到您可以使用lm()中的权重来根据误差对回归进行加权，但据我所知，这只能将误差合并到一个变量上。有没有办法拟合一个考虑了这两个变量的误差的线性模型？

浏览 37提问于2020-03-24得票数 1

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所有的分类器在高维空间中都是线性的吗？

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在所有可能的分类器(包括SVMs，局部加权回归，softmax回归，很多其他我不知道的，等等)中，它们是否都是在高维空间中线性的？例如，具有高斯核的支持向量机在无限维空间中是线性的.

浏览 0提问于2018-04-10得票数 5

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使用rlm计算稳健回归的r平方是否合适？

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我正在使用MASS中的rlm函数来执行稳健的回归。与lm不同，summary函数不返回r平方的值。(很抱歉，我不知道如何用一种更好的格式来写这篇文章)

浏览 0提问于2020-02-05得票数 4

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在R中如何使用nls (非线性最小二乘)函数中的权值？

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我的问题是，对于非线性加权最小二乘回归，如何正确解释R的nls函数中的“权值”输入变量。在加权最小二乘理论中求解未知参数的方法是：由此，变量P是大小的加权平方矩阵(NxN)，其中N是观测数据的个数。然而，当我查看R中的nls文档时发现了，它说输入的‘权重’是一个向量

浏览 1提问于2018-07-03得票数 4

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SQL中的加权回归

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我是SQL的新手，所以希望有人能给我一些启发。我们使用简单的线性回归实现了一个存储过程。例如：OASSpline = [1.11,1.45,1.79, 2.14, 2.48, 2.81,3.13,3.42,3.70,5.49[1,0.99,0.9801,0.970299,0.96059601,0.9509900,

浏览 1提问于2017-10-05得票数 0

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具有随机效应的R加权面板回归

是否有任何方法来估计随机效应面板线性回归在R使用权值选项？由于调查数据类型，需要加权。如果在R中不可用，则在stata或SAS中可用吗？

浏览 2提问于2015-03-22得票数 2

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回归树与模型树的区别

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我需要一些帮助来理解回归树和线性模型树之间的区别。沙赫扎德

浏览 4提问于2012-08-05得票数 5

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R中的约束回归

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我正在使用R类型提供者从F#访问一些回归相关的R功能。当回归系数受到约束时，I会估计回归系数，使它们的加权平均值为0。权重之和为1。下面的示例简化为有几十个系数，具有不同的权重，我只显示下面的R代码：y2 <- runif(n=50,min=0.01,但是，我想对x1和x2设置一个约束，因

浏览 2提问于2016-07-21得票数 1

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非线性回归与多项式回归的区别

我读过几篇关于多项式回归和非线性回归的文章，但是他们说两者是不同的概念。我的意思是，当你说多项式回归，实际上，它意味着它的非线性权利。那么，为什么数据科学世界在这两个概念上存在差异呢？

浏览 0提问于2019-10-10得票数 4

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具有多个误差条的Python线性拟合

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我正在用线性拟合拟合一些数据。我想对误差条进行加权。到目前为止，我一直在使用斗牛犬。他们的linear_fit使得加权线性回归变得非常容易。不幸的是，我正在处理的数据在X和Y方向上都有错误。我想知道，实际上(在Python中)和理论上(在统计术语中)如何做到这一点。

浏览 1提问于2012-08-01得票数 6

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R中的约束多元线性回归

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假设我必须在回归中估计系数a，b：我事先知道y总是在y>=0和y<=x范围内，但是回归模型有时会产生y超出这个范围。我尝试了没有拦截的模型:所有预测都>0，但是y的第三次预测是>x (4.03>3) 1 2 3我还试图应用glm与offset选项一起使用的方法：和，但这并不成功。请注意，在我的数据因变量:比例y/x是零充

浏览 2提问于2014-01-12得票数 4

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