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r - R の予測関数に関する問題
R での predict() 関数の使用に問題があり、助けが得られることを願っています。1) Y、2) X の 2 つの列を持つデータセットを考えてみましょう
私の目標は、自然なスプライン フィットを当てはめて 95% CI を取得し、95% CI の外側のポイントを外れ値としてマークすることです。これが私がすることです：
1) 最初は、データセット内のどの点も外れ値としてマークされていません。2) ns フィットを当てはめ、その 95% CI を使用して、CI の外側のポイントを外れ値としてマークします 3) 次に、最初にマークされた外れ値を除外し、別の ns を当てはめ、95% CI を使用して、外れ値をマークします.
* 問題: * 初期のデータセットに 1000 個の obs があるとします。最初のラウンドでいくつかの外れ値をマークすると、23 個の外れ値が得られます。次に、残りの 977 個の非外れ値を使用して、別の ns (fit.ns と呼びます) を当てはめます。次に、すべての X (すべて 1000) を使用して、この新しい適合に基づいて予測値を取得しますが、予測関数の newdata には 1000 の obs があるが、適合には 977 があるという警告とエラーが表示されます。返される予測値にも 977 の値があり、1000 ではありません。
* 私の predict() コード *
本当にありがとうございました。
データセットをアップロードできないようですが、私のコードは次のとおりです。
r - 何年も前に適合したロジスティック回帰で R の予測関数を使用するにはどうすればよいですか?
解決しようとしている問題がありますが、成功していません。2日以上検索しましたが、手がかりは1つもありませんでした。答えがそこにあり、私が見つけられなかった場合は申し訳ありません。
数年前に推定した古いモデルからのロジスティック方程式回帰 (バイナリ モデル) があるとします。したがって、パラメータ βk (k = 1, 2, ..., p) は過去に推定されているため、既知です。しかし、モデルを適合させるために使用されたデータがありません。
私の質問は、R でこの古い推定ロジスティック モデルをオブジェクト (ロジスティック回帰モデルに対応) として導入できますか?
「予測」機能を使用して、このロジスティック回帰を新しいデータ セット (現在のデータ) で証明し、この古いモデルの有効性を時の試練に耐えられるかどうかを確認したいと思います。この関数を使用するには、ロジスティック回帰モデルのオブジェクトが必要です。
事前にどうもありがとうございました。
r - R の予測と glm.predict のエラー
問題
R で線形回帰をトレーニングして、データ フレームの変数this.targetから予測しました。このトレーニングは、 で指定されたデータのサブセットに対して行われます。citydatatrain.index
で指定された保留データでこのモデルをテストしようとしていますtest.index。
何らかの理由で、この 2 番目の手順でエラーと警告が発生します。
私の分析
data$cityは 4 レベルの因数ですが、この変数の観測値が NULL ではないにもかかわらず、R はそれを「無効な型 (NULL)」として読み取るようです。
さらに、R は行を読み取るが、トレーニング セットの列を正しく読み取らないようです。dim(data[test.index, ])22313 と 12 のベクトルを生成します。
r - クラスター化された標準誤差を含むモデルから信頼区間を推定する
OLS回帰でxの特定の値の信頼区間を使用してyの予測値を推定する方法を見つけようとしています。私のモデルには交互作用項が含まれており、モデルではクラスター化された標準誤差と重みを使用しています。
以前に同様の質問と回答がありましたが、これは良い出発点になると思いました。
問題は、モデルに交互作用項または重みがある場合、ここで提供されるソリューションが機能しないことです。重みと交互作用項の両方がある場合、結果が生成されます。これは紛らわしいと思いましたが、私はRに比較的慣れていないため、問題の原因を理解できませんでした.
2 番目と 3 番目の例 (lm2 & lm3) では、「Error in X %*% V : non-conformable arguments」というメッセージが表示されます。3 番目のケースのエラーの原因は、model.frame(lm3) に相互作用項が含まれていないことが最も推測されます。しかし、私が正しい軌道に乗っているかどうかはわかりませんし、それを修正する方法を見つけることができませんでした. さらに、この例で x1 を特定の値に設定する方法が明確ではありません。x が特定の値に設定されている場合に、誰かが上記のコードを修正したり、予測された標準誤差を取得する別の方法を提供したりできますか?
java - JavaでRモデルを使用して複数のモデルで予測する方法は?
私はこのコンストラクタを持っています:
モデルを読み込んで予測したい。常に同じセッションの問題Rsession.newInstanceTry(ps, null);なので、別のモデルをロードすると、次のようになります。
re1 と re2 の両方が同じモデルを使用しています。var 名はmodelであるため、最後に読み込まれたものだけが読み込まれます。
評価関数:
約 250 のプレディクタをロードする必要があります。Rsession のすべてのインスタンスを新しい分離された R セッションとして取得する方法はありますか?