問題タブ [linear-regression]

モデルを因子データに適合させて予測しています。newdatainpredict.lm()にモデルにとって未知の因子レベルが 1 つ含まれている場合、すべてがpredict.lm()失敗し、エラーが返されます。

predict.lm()エラーだけでなく、モデルが知っている因子レベルの予測と未知の因子レベルの NA を返す良い方法はありますか?

コード例:

NA最後のコマンドで、因子レベル「A」、「B」、「C」に対応する 3 つの「実際の」予測と、未知のレベル「D」に対応する予測を返したいと思います。

私には2つの扶養家族がいて、どちらも2つの変数と相互に依存しています。これは、Rでモデル化できますか（必ず！）、方法がわかりません。誰かヒントがありますか？

明確に言えば：

次のモデルでデータをモデル化したい：

注：coef2は両方の行Xiに表示され、Yiはそれぞれ入力データと出力データです。

私はここまで来ました：

相互依存関係を含むモデルの2行目を追加するにはどうすればよいですか？

あなたの助けは大歓迎です！乾杯、バスティアーン

ご挨拶、

私は、観測された空間の大きさとビッグバンからの経過時間を決定するのに役立つ研究を行っています。うまくいけば、あなたが助けることができます!

2 つの線形回帰を実行したい双一次データがあります。勾配と切片が変化するポイントがあり、このポイントを見つける (プログラムを作成する) 必要があります。

考え？

まず、私は C++ の初心者です。

私は修士論文のプログラムを書いていますが、その一部は回帰を再帰的に解決することを想定しています。

解決したい：

私の場合、計算速度は無視できません。つまり、Boost::BLAS を使用しているかどうかを知りたいのです。

Lapackpp よりも計算時間が少なくて済みます (私は gentoo を使用しています)。

PS Lapackppプロジェクトサイトでクラスのドキュメントを見つけることができましたが、例は見つかりませんでした。LapackがBoost::BLASよりも速い場合に備えて、誰かが私にいくつかの例を提供してもらえますか

ありがとう

次の線形方程式系を解きたいと思います。

A はn x m行列 (正方ではない)、b と x は両方ともn x 1ベクトルです。A と b が既知の場合、n は 50 ～ 100 のオーダーで、m は約 2 です (つまり、A は最大 [100x2] になる可能性があります)。

私はの解決策を知っていますx：$x = \inv(A^T A) A^T b$

uBLAS (Boost)、Lapack、Eigen など、いくつかの解決方法を見つけましたが、これらのパッケージを使用した場合の 'x' の CPU 計算時間がどれほど速いかはわかりません。また、これが「x」を解く理由が数値的に速いかどうかもわかりません

私にとって重要なのは、私が初心者であるため、CPU の計算時間ができるだけ短く、適切なドキュメントであるということです。

正規方程式を解いた後、回帰を使用して近似を改善し、後でカルマン フィルターを適用Ax = bしたいと考えています。

私の質問は、上記のニーズに対してどの C++ ライブラリがより堅牢で高速かということです。

x と y の両方の数値であるデータがあり、mschart 4.0を使用してそれらをグラフ化しました

私が持っているポイントの束に傾向線/線形回帰を追加する必要があります。x と y のデータはどちらも数値です (どこにも日付はありません)。たとえば、(33.4,45.1) は点になります。

最初のリンクからダウンロードしたサンプルでは、​​コード ファイルの予測.aspx(.cs) に線形回帰のサンプルがあり、このms ドキュメントを見つけました

次の行でチャートに線形回帰線を追加しました（他のすべてのデータがセットアップされたらなど）

これらの両方の問題は、日付が使用されていると想定していることです。とにかく先に進んで実装しましたが、回帰直線はx値20付近から始まり、パラメータPeriodに値を与えると、ポイントの1つの最大x値(ほぼ70)のx値になります。しかし、それは x 値 0 から始まっていないので、それが正しいとは思えません。

誰でもこれを実装する方法について何か考えがありますか?

CのRからいくつかのコードを再現しようとしているので、関数を使用して線形回帰を当てはめようとしていgsl_fit_linear()ます。

Rでは、次のコードを使用して近似のp値を返すlm（）関数を使用します。

C出力からp値に移行する方法はわかりませんが、これまでのところ、私のコードは次のようになっています。

これは傾きと切片を正しく計算しているようですが、p値を取得する方法がわかりません。私は統計とCの初心者です！

多変量回帰に適合させるために使用できる .net の無料ライブラリを知っていますか。係数とすべての統計 (p 値、標準誤差、適合度など) を取得したいと考えています。Meta.Numerics を試してみましたが、うまく機能しますが、統計の一部がありません。

加重線形回帰を簡単に実装したJavaの科学/数学ライブラリを知っている人はいますか? 3 つの引数を取り、対応する係数を返す関数の行に沿ったもの:

これはかなり簡単に思えるので、どこかにあると思います。

PS) 私は Flannigan のライブラリを試しました: http://www.ee.ucl.ac.uk/~mflanaga/java/Regression.html、それは正しい考えを持っていますが、散発的にクラッシュし、私の自由度を訴えるようです?

多くの変数を持つ y=x1+x2+... という形式の加法的モデルがあるとします。二次効果を示すと見なされるべき変数を特定する R のルーチンはありますか? Box-Cox 変換で y のリンクを識別できることは知っていますが、x はどうでしょうか。変数が数個しかない場合は簡単にテストできますが、たくさんの変数を保持する場合はどうでしょうか?

ドイツからよろしく