問題タブ [linear-regression]

フォーム（ユーザーID、映画ID、評価、時間）のテキストファイルがあり、データセットに対してバニラ回帰を実行したい（4つの機能、400万を超えるインスタンス）

エラーが発生しました：

ファイルのサイズはわずか93MBです。Rで回帰を実行し、メモリの問題が発生しないようにするにはどうすればよいですか？データを別の方法で保存する必要がありますか？

ありがとう 。

さらに詳しい情報：3GBのRAMを搭載したLinuxボックスでの作業。私はグーグルで検索しましたが、私が得たほとんどのリンクは、一般的に> RAMであるデータセットについて話しますが、私の場合はそうではありません:(（ちょうど93MB）。

[x,y] プロットしているデータのペアがあります。最小二乗回帰モデルを使用して曲線に最適な線を計算し、それに応じて y 値を予測しています。

ここで、95% 信頼区間の値を生成し、それもプロットしたいと考えています。誰かが信頼帯の y 値を計算する式を手伝ってくれたら、それは素晴らしいことです。ここに投稿する前にグーグルを試しました。しかし、ほとんどのサイトは、私はすでにいくつかのデータを持っていると想定していました。また、良いリンクを教えていただけると助かります。

よろしくお願いします、S.

動的データ表示（D3）を使用してLineSeries、グラフ上に いくつかの単純なものをレンダリングしています。

ここに小さなグラフの例があります：

* http://dynamicnotions.blogspot.com/2009/05/linear-regression-in-c.htmlからの画像

D3でこれを行う簡単な方法はありますか？それとも自分で計算する必要がありますか？ここで車輪の再発明をする前に確認したいだけです:-)

D3は非常に優れたライブラリですが、ドキュメントが少し不足しています...

Rのlm（）関数を使用して線形回帰を計算したい。さらに、回帰の傾きを取得したい。ここで、に切片を明示的に与えるlm()。

インターネットで例を見つけて、R-help "？lm"を読み込もうとしましたが（残念ながら理解できませんでした）、うまくいきませんでした。誰かが私の間違いがどこにあるか教えてもらえますか？

あなたの助けに感謝します。

ポイントのセット (x, y) があり、各 y には y.low から y.high までのエラー範囲があります。線形回帰が適切であると仮定します (場合によっては、データは元々べき乗則に従っている可能性がありますが、[log, log] が線形に変換されています)。

最適な線を計算するのは簡単ですが、すべての点で線が誤差範囲内に収まるようにする必要があります。後退した線が範囲外になり、その間にとどまるために単純に上下に押した場合、これが利用可能な最適なフィットですか、それとも勾配も変更する必要があるのでしょうか?

場合によっては、1 つのポイントの下限と別のポイントの上限が異なる勾配を必要とする場合があることを認識しています。その場合、おそらくこれら 2 つの境界に触れるだけで最適です。

ポイントのリストが与えられた場合、それらに対して単純な線形回帰を実行する必要があります。この部分は非常に簡単で、コード例は多くの場所で見つけることができます。

私の問題は、回帰係数を決定することです（点が線にどれだけ収まるかを測定します）。Luaを使用して、プログラムでそのような要因をどのように判断できますか?

に回帰直線方程式と R^2 を追加する方法を知りたいggplotです。私のコードは次のとおりです。

どんな助けでも大歓迎です。

x変数を少し変更して同じ回帰を数回実行しています。私の目的は、この線形回帰モデルの各変数の適合性と重要性を決定した後、すべての主要なプロットを表示することです。各プロットを1つずつ作成する代わりに、次のリストの変数（x1 ... xn）をループする関数が必要です。

フィット<-lm（y〜x1 + x2 + ... xn））

すべてのxに対して作成したいプロットは、1）上記の関数のすべてのxについて'x対y'です。2）'x対予測y3）x対残差4）x対時間。ここで、時間はで使用される変数ではありません。回帰ですが、データの元となるデータフレームで提供されます。

fitから係数にアクセスする方法は知っていますが、名前が文字であるため、サマリーの係数名を使用してプロットを作成する関数で再利用することはできません。

私の質問が明確に説明されていて、まだ質問されていないことを願っています。

ありがとう！

この質問は、私の以前の質問と密接に関連しています。唯一の違いは、データをプロットするのではなく、生データを当てはめたいということです。最後の回答に従って自分で解決しようとしましたが、それでも行き詰まりました。

したがって、線形回帰の適合から、独立変数、適合変数、残差および標準化残差を取得したいと考えています。

Brian Diggs によって親切に作成された例を使用します。ありがとうございます。

次のステップは、以前と同じように行き詰まっています。回帰に使用される変数のみを取得し、それらを新しいデータセットにバインドしようとしています。以下を試みましたが、うまくいきません。この手順は間違っています。残差をバインドできますが、使用される変数はバインドできません。

どんな助けでも本当に感謝しています。はい、今でも自分で R を教えています。