問題タブ [orthogonal]

csv から読み込まれたデータを使用してヒート マップを D3 の正射影に投影しようとしています。地球を回転させている間 (つまり、D3、正射影)、点/円は静止したままです。多くの組み合わせを試しましたが、何が欠けているのかわかりませんでした。

基本的に、小さな円が国のパスに沿って移動する必要があります。

完全なコードは次のとおりです。

助けてください。

前もって感謝します

Rの関数を使用して、多変数多項式を評価polyするにはどうすればよいですか?

• この投稿には合計 4 つの質問があり、以下に強調表示されています。
• poly()-output オブジェクト (直交または生の多項式)の出力を評価しようとしています。これにより、多項式を使用して、結果を評価するために使用できるモデル マトリックスの行と同様の行を生成することができます (つまり、多変量テスト データ値をpoly()呼び出しでプッシュして、次のように評価できるようにします)。私の回帰の方法行列の行）。
• 私のバックグラウンド: R、R's poly()、および R の回帰ルーチンは比較的新しいものです。
• 私はいくつかのアプローチを試しましたが、それぞれについて助けていただければ幸いです。

(A): 直接アプローチpredict

このメソッドは失敗しました。明らかに、予期しない入力クラスが原因です。predictこれらの特定の x1 と x2 の値は、共線的であるため、一般的な適合には理想的ではないことを認識しています (単に機械を稼働させようとしているだけです)。の使用は、このSO 投稿 predictに触発されました。(Q1)この多項式を評価するメソッドを直接呼び出すことはできますか?predict

(B) 直接評価は、生の多項式 (直交ではない) に対してのみ機能します。

(A) のため、poly() を直接呼び出して回避策を試みました。生の多項式の場合、機能させることはできましたが、それぞれの変数ごとにデータを繰り返す必要がありました。以下は、(1 つ目) 単一のデータ ポイントでの失敗、(2 つ目) 値の繰り返しによる成功を示しています。 (Q2) rawpoly()を適切に評価するために、2 番目のリストでデータの冗長な繰り返しを回避する方法はありますか?

直交多項式を使用して同様の冗長リスト データ アプローチを試みると、「おい、あなたのデータは冗長だ!」という結果になります。エラー（各変数の値を1回だけリストした場合にも発生します）。(Q3) を直接呼び出して多変量直交多項式を評価することは可能poly()ですか?

(C) 多変量直交多項式からアルファ係数とノルム係数を抽出できない 最後に、 へのcoefs入力変数があることを認識していますpredict.poly。coefsは、直交多項式フィットから出力されるアルファ値とノルム値であることを理解しています。ただし、単変量多項式フィットからのみ抽出できます...多変量直交（または生）をフィットさせると、からの戻り値には係数がpolyありません。 (Q4)多変量データへの直交多項式フィットの呼び出しから係数を抽出することは可能ですか?alphanormpoly()

明確にできるかどうか教えてください。どうぞよろしくお願いいたします。

R を使用して、直交多項式を持つ線形回帰モデルを作成しています。私のモデルは次のとおりです。

対応する要約は次のとおりです。

次に、このモデルの関数 f(x)=a + bx + cx^2 + .... を作成します。Rでグラムシュミットアルゴリズムを使ったqr分解を使いたいです。

何か心当たりはありますか？前もって感謝します！

下のハイパーリンクは、直交関数を示しています。Maple で別のコマンドを使用しましたが、Maple でこれらの積分式を適用できません。このような条件付き積分をどのように統合できますか??? (たとえば、周囲に赤いボックスがある Integral)

直交関数

データフレームtrain(21 個の予測子、1 つの応答、1012 個の観測値) があり、応答は予測子の非線形関数であると思われます。したがって、すべての予測変数に対して応答の多変量多項式回帰を実行し、最も重要な項を理解しようとします。標準の多変量多項式回帰の共線性の問題を回避するために、多変量直交多項式を で使用したいと思いpolym()ます。しかし、私は非常に多くの予測因子を持っており、それらの名前は単純な規則に従っていません。たとえば、train私は 、および という名前の予測子を持っていますがX2、X3およびではありX5ません。応答はです。式の書き方はありますかX1X4X14lmすべての予測子の名前を明示的に記述する必要はありませんか? 書き込み

エラーを返します

編集: 私が当てはめたかったモデルには約 35 億の用語が含まれているため、役に立ちません。主効果、交互作用、および 2 次項のみで項を当てはめたほうがよい -> 231 項。標準 (非直交) 2 次多項式の式を書きました。

ここで、応答列を削除することXtrainによって取得されます。ただし、直交基底で多項式を表現しようとすると、テキストの解析エラーが発生します。trainX14