SAS拟合回归模型，预测‘mpg’的其他五个变量。报告变化的通货膨胀因素并解释。下面是读取文件的代码： DATA mpg;
INFILE '/home/u42258867/sasuser.v94/auto-mpg.da
浏览 11提问于2019-12-12得票数 0
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我正在做一个预测不同密码货币市值的项目。我的数据非常小(51个观察)，最初我有18个X变量。我希望得到关于我的建模方法和结果的反馈，以及关于改进模型的建议(特别是通过转换变量/使用非线性回归技术)。我不是抛弃这些观测结果，而是通过拟合这6个X变量中的每一个变量来预测这6个X变量<em
浏览 0提问于2018-07-19得票数 0
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我有一个月的电子商务数据集，包含五列，其中第五列是“收入”。其他四栏是影响收入的不同因素，如“页面浏览”、“访客”、“反弹”和“点击费率”。每一行基本上都是一个月中的某一天(因此总共30行)。所以，如果我想找出每个因素对收入的贡献/重要性，变量之间的相关值是足够的还是有更好的衡量标准？
浏览 0提问于2018-04-26得票数 1
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当我试图确定我的自变量在多大程度上解释了我的因变量的方差时，我应该采用什么统计技术？ 对于进一步的背景-我被要求用Python开发一个模型，目的是检查预测变量对响应变量的影响程度。由于通常专注于开发用于预测目的的模型，我不确定从哪里开始。
浏览 12提问于2019-12-20得票数 1
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重点是我正在开发一个简单的多元回归模型，它需要超过15年的历史水位和降雨量(来自不同地点)来生成水位估计。
我不太习惯使用机器学习或其他正确的名称。所以重点是，一旦我有了一个多元回归模型，我的同事建议我不要使用拟合数据进行估计，而是使用所有原始数据。由于他们无法向我解释原因，我尝试使用拟合数据作为原始输入(在我的辩护中，所有拟合
浏览 7提问于2020-02-04得票数 1
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我已经拟合了一种结果的logistic回归(一种副作用--不管病人是否有这种副作用)。，所以我已经绘制了残差与预测或拟合值。我知道，如果一个模型被正确地拟合，那么残差和预测值以及拟合值之间就不应该有关联，所以我基本上是在运行.我的情节看起来很有趣，因为我从网上的例子中看到，它应该是对称的此外，我的因素<
浏览 7提问于2021-12-10得票数 0
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小鼠R模拟与回归()
、、、、
我正在使用R中的鼠标包进行多重计算，并试图理解其背后的算法。
从它的文档来看，老鼠算法被认为是被使用的。据我理解，它使用吉布斯采样器来执行MCMC，其中模拟参数β，它定义了给定Y-(所有其他变量都没有Y)的Y(带有缺失值的变量)的条件分布。利用模拟β定义了相应的条件分布。然后从条件分布中提取值，并用它替换缺失的值。它在所有缺少值的变量</
浏览 1提问于2015-01-28得票数 1
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我试图用一些解释变量来预测一个变量，每个变量都没有视觉上可以检测到的关系，也就是说，每个回归者和预测变量之间的散点图完全是平坦的云。1)进行个体回归，产生的关系根本不显著。2)一旦我尝试了多变量回归的多个组合，我就得到了一些组合的显着关系(虽然这些组合不稳定，也就是说，一
浏览 2提问于2018-04-06得票数 2
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我正在用SAS (9.2)中的PROC逻辑建立一个大学申请者数据集的模型。我使用了整个数据集的50%来训练模型，这给了我一个样本大小(用于训练)近15,000次观察。
当我运行PROC逻辑时，输出会报告大多数变量在<.0001时都非常重要。“检验全球空假设:BETA=0”统计还报告说，该模型在<.0001上很好，而关联统计表报告了预测概率的高百分比(9
浏览 2提问于2017-04-18得票数 0
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当我们必须预测 (或离散)结果的值时，我们使用。我相信我们也可以使用来预测给定输入值的结果的值。
那么，这两种方法有什么不同呢？
浏览 4提问于2012-08-28得票数 269
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我需要测试哪些影响，我应该包括在我的模型中对奶牛的遗传评估。在SAS中，我会使用proc。SAS代码将是：proc glm;model milk= year herd season ageage*age;我的R码是：
model1 = glm(milk ~ factor(year) + factor(herd) + factor(season) + age + I(age^2
浏览 8提问于2014-11-22得票数 4
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我正在研究一个Kaggle数据集，并试图建立一个预测模型，用于预测学生是否有兴趣被大学录取(因变量)。
下面可以找到所有变量(独立变量和因变量)之间的相关性。我们可以很快地观察到，只有"GRE分数“、”托福分数“和"CGPA”对“录取机会”变量有很大影响。因此，从预测模型中删除所有其他变量是有意义的。现在，在
浏览 0提问于2020-01-03得票数 3
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我试图找出Sycamore_biomass如何影响鸟类放置first_egg的一天。我的模型产出表明了一种微弱的正相关关系--即随着樟树生物量的增加，第一个产卵的天数应该增加(即应该晚一点)(注1包括这个模型中的混杂因素)：lm(formula = First_egg ~Adjusted R-squared: -0.1455
F-statistic: 0.6189 on 5 and 10 DF, p-value:
浏览 9提问于2022-07-21得票数 1
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我正在使用areg在Stata中运行具有固定效果的回归，我刚刚意识到它的报告是一个常量项。据称，areg所做的是对数据执行“内”转换，然后在转换后的数据上运行OLS。然而，原始模型中的常量项被“内部”转换所破坏。
因此，areg报告的常量是什么意思？是编程错误吗？我不这么认为，因为areg不允许-nocons-选项，而且原因似乎与常量的含义有关。
浏览 1提问于2013-01-06得票数 4
我有623项观察，其中包括一个连续因变量和13个自变量(连续、分类和序数)，这是根据研究经验和文献综述确定的。我考虑做几个回归分析来估计因变量，并研究其上的预测因素(如果它们是正的、负的以及它们的大小)。提供的数据为期10年。由于最近的观测更为重要，我感兴趣的是使用加权观测。我如何处理这个问题并验证我的
浏览 0提问于2015-11-30得票数 4
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我有一个由数值变量和非数值变量组成的数据框架。我正在尝试拟合一个逻辑回归模型，根据所有其他变量来预测我的变量“风险”，使用6次交叉验证来优化AUC。但是，我希望将所有数值解释变量居中并缩放。我的代码没有引发错误或警告，但不知何故，我不知道如何通过preProcess (或以其他方式)告诉train()只对数值<
浏览 7提问于2020-12-11得票数 0
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我很难理解如何比较MSE和数据方差的结果。我知道MSE被用来计算数据点离预测有多远，比如说你做了线性回归，方差告诉我们数据点有多远。这些是可比的吗？如果是的话，在什么方面？举个例子，我们必须做线性回归，得到数据的方差在3-400左右，但平均均方根值比50.000高得多。我们如何比较这两个值呢？如果这两者大致相等的话，是否合适呢？或者，即使MSE比方差高得多，它也是一个很好的匹配吗？
(预先谢谢:)
浏览 0提问于2022-10-30得票数 0
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我已经进行了单向ANOVA (我的分类变量是3模态(1,2,3)，我的响应变量是1-10尺度的定量变量)。sd(x)是分类变量的标准差(为了计算sd(x)，它会自动转换为数值变量，以计算sd(X)，这似乎是合乎逻辑的)，sd(y)是我的响应变量的标准差。我使用R获得的第一个测试版与XLstat中的相同，但第二个和第三个不
浏览 0提问于2016-04-14得票数 0
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