問題タブ [model-comparison]

df=2の定義のように、自由度を変更して、次のモデルの最小 AIC 値を取得するループを書きたいと思いますvarknots1。

データのアップロード方法がわからないため、ここではランダム データを使用します。私は自分でループを書くことを学ぼうとしていますが、今のところこれを作ることに成功していません。

ここで誰かがこの問題を手伝ってくれますか?

多くの要因を持つ負の二項モデルで段階的分析を実行しようとしています:

このコードは、「fujim」までの変数のみを含める場合に機能し、さらに変数を追加すると、次のエラーが発生します。

私は R にかなり慣れていないので、これはどういう意味ですか?

AIC 値と BIC 値に基づく最良のモデル (m6) が有意でない項を持つことができるのに対し、2 番目に優れたモデル (m5) は有意な項を持つ可能性があることを知りたいです。

次の競合モデルのリストがあります。

機種比較はこちら

ここにm6が入ります

ここにm5が入ります

clogit完全なモデル(パッケージから)でドレッジを実行しようとしていますが、survival試行するたびに R がクラッシュし続けます。「R で致命的なエラーが発生しました。セッションが終了しました」というエラー メッセージが表示されます。

これは私のコードです。これがクラッシュする理由、またはモデルで完全なドレッジを実行できる他の方法についてのアイデアはありますか?

ありがとうございました。

1 つの応答変数と 10 の説明変数 (X) を含むランダム サンプルがあり、線形回帰を適用して最適なサブセットを見つけようとしています。

モデルのフィッティングに問題はありませんが、サブセットごとに y^s が必要なので、最も重要でない変数を破棄し、定数だけになるまでモデルを繰り返し再フィッティングして、それぞれの y^ を保存する方法を提案します。サブセット。

スクリプト全体は必要ありません。それは私のばかげたことです。便利な関数を探しているだけです。

よろしくお願いします。

オンドレイ

R で一連のポアソン回帰を実行し、AIC に基づいてモデルのランク付けを行っています。ただし、結果としてこれが得られます。

各モデルは個別にインターセプトの結果を提供しますが、AIC の結果は提供しません...

family=gaussian(identity) で同じことをすると、結果が得られます。ポアソン回帰を行うと、AIC が機能しないのはなぜですか?

任意の助けをいただければ幸いです。

私は（私にとって）非常に洗練された問題を抱えています。特定のデータセットの補間を計算するコードを作成しました。その後、赤池情報量基準を計算して、どの補間スイートが最適かを確認します。

そのように見えます：

多項式の根を変更したい場合は、コードを変更する必要があるため、このコードは好きではありません。最初に for ループを使用する必要があることはわかっています。

しかし、すべての多項式をリストに保存する方法がわかりません。それを使用して任意のルートの def AIC() を計算するとわかっていれば、データに最適な曲線を見つけることができます。みんなを助けてください、それはすでに2週間私を悩ませています. ご不明な点がございましたら、お気軽にお尋ねください。