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ローカル回帰モデリングでグローバルに適合した項の係数を抽出する方法はありますか?

関数 loess におけるグローバルに適合した用語の役割を誤解しているかもしれませんが、私が望んでいるのは次のとおりです。

x_1フィッティングは完璧に行われますが、グローバルにフィッティングされた項の推定値(上記の例では 0.25 に近い値) を抽出するにはどうすればよいですか?

私は立ち往生しているので、誰かが私のためにこれに答えてくれることを願っています。

Rapidminer は相関行列でどのような方法論を使用していますか? すべてのデータの組み合わせはいいのですが、最も重要なのは、名義/カテゴリデータセットの場合ですか?

私は Rapidminer を使用して相関行列を構築しており、すべての属性を数値、二項、多項式などとして適切にラベル付けするように注意しています。属性の名義/名義の組み合わせの一部について、行列が負の相関を示していることがわかりました。これを計算するために、通常は選択されると思われる方法 (ファイ、クラマーの V、コンティンジェンシー係数) に基づいているため、作成する必要はありません。これらのテストでは、相関関係が正でなければならないと考えました。データの順序を示唆するため、性別や都市などのカテゴリ間に「負の」相関関係があることは意味がありません。

使用されている別のテスト、またはダミーコーディングなどはありますか? また、ダミーコーディングを使用した場合、得られる値はどの程度信頼できますか?

私を助けることができる人に事前に感謝します。道に迷ったことを認めたくないのですが、ここでは地図が必要です :)

を使用して、2014 年 6 月 3 日から 2016 年 1 月 1 日までのドイツの株価指数 (dax) データのログ リターンに GARCH(1,1) を当てはめようとしましugarchfitたugarch。garchfromを使用して計算された coefs に違いがあることがわかりましたtseries。

なぜ違いがあり、どちらがより正確ですか?

これが私のコードです：

作業データは次のようになります。

モデルは次のlmeように適合されます。

以前bootMerはパラメトリック ブートストラップを実行していましたが、固定効果とランダム効果の係数 (切片) と SE を正常に取得できました。

私の最初の質問は、ブートストラップの結果から 2 つのランダム効果の個々のレベルの係数 (勾配) を取得する方法mixed_bootですか?

パッケージの関数をmixed使用してモデルから係数(勾配)を抽出しても問題ありません。以下を参照してください。augmentbroom

ただし、クラスオブジェクトbroomは扱えないようです。boot上記の関数を で直接使用することはできませんmixed_boot。

mixed_boot_sumまた、追加して を変更しようとしましたmmList(これが私が探しているものだと思いました) が、R は次のように不平を言います：</p>

また、指定することで固定効果と変量効果の両方のCIを取得することは可能FUNですか？

現在、自分のニーズを満たすための の正しい仕様について非常に混乱してFUNいます。私の質問に関する助けをいただければ幸いです。

tn1 と他の 3 つの変数 (rms パッケージ) を使用して病院死亡率 (0 または 1) の予測を調べているデータセット (d) があります。モデルを構築しましたが、同じモデル係数を使用して 2 番目のデータセットで検証したいと考えています。変数の名前などは同じですが、モデルに 2 番目のデータセットの新しい係数を生成させるのではなく、係数を f1 から保持する方法がわかりません。
私はあなたの専門知識に感謝します, 多くのおかげで, Annemarie

私は2つの数値の二項係数を出力する次のコードを持っています。全体的な結果とともに出力されるステートメントに 2 つの数値を含めたいのですが、次のエラーが表示されます。

_ 変数に解決できません

ここに私のコードがあります:

助けはありますか？