問題タブ [predict]

データの回帰平面をプロットしたい:

構造（list（l = c（96.4155、76.803、71.5615、68.193、65.6975、74.627、67.82、64.26、62.06、60.35、68.284、63.7、61.04、59.05、57.569、57.569、57.569） 58.27, 56.42, 54.91, 53.65), a = c(-0.8375, -20.47, -22.1875, -22.6125, -22.5845, -2.2415, -12.91, -16.16, -17.9, -18.77, -2.4, -10.28, - 13.64、-15.33、-16.37、-2.4495、-8.66、-11.74、-13.46、-14.55、-2.4645、-7.58、-10.38、-12.06、-13.09)、b = c(1.437、-24.5915、-29.3275) , -31.892, -33.524, -5.151, -15.22, -19.61, -22.65, -24.8, -6.239, -13.24, -17.11, -19.64, -21.55, -6.7845, -12.18, -15.45, -17.68, - 19.47, -7.124, -11.53, -14.38, -16.41, -17.89)), .Names = c("L", "a", "b"), row.names = c(NA, 25L), クラス = "data.frame")

hereの例を試しました。そして、それが私の試みです：

3d プロットは問題ないように見えますが、グリッドでは次のエラーが発生します。

私のコードのどこに問題がありますか?私の問題を解決する別の方法はありますか? 助けてくれてありがとう！

アップデート：

plane3d() で試してみましたが、次のエラーが発生しました:

しかし、他の解決策を探したところ、私の意図が間違っていたことがわかりました。このようなものを探しています...

データ
の意図

...しかし、それを達成する方法、またはRに関する私の実際の知識でさえ可能かどうかはわかりません。誰か何か考えはありますか?

アップデート2:

私はこのコードで scatter3d() 関数を試しました:

しかし、このエラーが発生しました:

自由度を調整するには choose.k を使用する必要があることは既にわかりましたが、gam 関数については常に説明されており、scatter3d 関数でそれを使用する方法がわかりません。何か案が？

モデルをセットアップしました：

データ ポイントを指定して ES を予測したい:

Anear と Dist は必須ではありません。

ただし、予測を使用しようとするとエラーが発生します。誰か助けてもらえますか?

私は現在または将来の気候ラスター (Bioclim 変数) にモデルを投影する種分布モデリング (生態学的ニッチ モデリング) を行っています。

現在のラスター (object=bio_stack) を予測すると、次のコードを使用してすべてが機能します。

ただし、将来のラスター ( object=future_bio_stack) を予測すると、このコードは結果を生成しません。

代わりに、次の警告メッセージが表示されます。

私が投影している将来のバイオスタックレイヤーは、通常の最小値と最大値を使用して、画像で問題ないように見えます (評判スコアなしで画像を投稿することはできません)。

ただし、要約では、特に bio_stack と比較すると、future_bio_stack の最小値と最大値が奇妙に見えます。最小値と最大値が提供された各スタックの概要を以下に示します。

なぜ機能bio_stackを使用しているのにpredict機能していfuture_bio_stackないのですか?

予測について何かが欠けている可能性があります-しかし、私の多重線形回帰は期待どおりに機能しているようです:

しかし、読んだ後、予測に頭を悩ませることはできません?predict.lm。この出力は、元のデータセットには適しているように見えますが、以前に作成したデータセットとは異なるデータセットに対して予測を実行したい場合はどうすればよいbigmodelでしょうか?

たとえば、.csv ファイルを R にインポートしてnewmodel、200 人の人物を呼び出し、痩せ型、性別、年齢を入力した場合、 の回帰式を使用して のbigmodel予測を作成するにはどうすればよいnewmodelでしょうか?

ありがとう！

私はRでかなり新しく、相互相関モデルに取り組んでいます。答えを探しましたが、見つけることができませんでした。

「ccf」でR関数を使用して、2つの時系列間の相互相関（ラグ相関）を証明できました。

ここで、ccf で作成されたモデルに基づいて、変数の 1 つの次の値を他の変数のデータに基づいて予測できるようにしたいと考えています。情報が見つからないようです。

これは、有馬との自己相関では比較的簡単ですが、相互相関ではできないようです。

どうすればこれを達成できますか？

ありがとうフェルナンド

私はRと統計が初めてです。したがって、この質問は少しばかげているかもしれませんが、Rpredict()との間に違いがあるかどうか疑問に思っていましたか? predict.lm()それらは同じだと思いますが、もしそうなら、なぜ2つの異なる機能があるのでしょうか?

の出力を受け入れ可能ar.olsな型に変換しますか?predict

ありがとう！

次のコードを検討してください。

結果：

c(absent,absent,...) など、予測されたクラスを直接取得する方法はありますか

次のコードでこれを行うことができます：

結果：

【1】「欠席」「欠席」「欠席」「欠席」…

ただし、これは常に文字列を返します。返される型を予測子の型と同じにしたい (たとえば、予測子が因子型の場合、結果を因子にしたい、または整数型の場合、結果を整数型にするなど...) . 予測されたクラスを返すデフォルト関数はありますか?

望ましい動作の例:

とても簡単なことをしたいのですが、うまくいきません！

GARCH モデルの予測 (およびエラー) を確認する必要があります。メイン変数は「dowclose」です。私の考えは、GARCH モデルがこの変数に適切に適合しているかどうかを確認することです。

この簡単なコードを使用していますが、予測は0です

アーチの結果:

奇妙な問題が発生しています。ここでデータセットを取得します:データセット

必要なのは、rao と obs_richness の間の最適な回帰 (二次回帰) を示す単純なグラフだけです。しかし、代わりに非常に異なる多項式モデルを取得しています。これを修正する方法について何か提案はありますか?

このくねくねした混乱ではなく、lowess ライン (単純な曲線) を最もよく近似するラインが必要です。

私もこれを試しましたが、必要なものはありません: