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N 個の独立値と 1 個の従属値を持つ (N+1) 次元の実数値ベクトルのコレクションが与えられた場合、次数 1 (線形)、2 (二次)、またはそれ以上の多項式を計算して、適度に適切な適合を提供します (たとえば、最小二乗誤差によって決定されます)。つまり、コレクションの要素に適用される場合、多項式はそれぞれの独立した値を関連する従属値にマップする必要があります (合理的な誤差範囲で)。

独立変数の次元は 2..8 の範囲にあり、20..200 要素のコレクションで機能すると予想しています。秒単位ではなくミリ秒単位で多項式を当てはめたいと思っています。:-)

1 次元データの多項式回帰のアルゴリズムはすぐに見つかりましたが、多次元データに対して実用的なアルゴリズムを思いつくことはできませんでした。主にアルゴリズムの説明やソース コードに興味があります。ポインタはありますか？

薬物利用を調査するいくつかの時系列データの回帰モデルがあります。目的は、スプラインを時系列に適合させ、95％CIなどを計算することです。モデルは次のようになります。

の要約出力mgは次のとおりです。

Pr(>|t|)の値を使用して、a2調査中のデータが自己相関しているかどうかをテストしています。

Pr(>|t|)（このモデル0.33329で）のこの値を抽出し、それをスカラーに格納して論理テストを実行することは可能ですか？

あるいは、別の方法を使用して解決できますか？

plyr チュートリアルを見ると、次の準備ができています。

今いくつかのモデル

との違いは何ですか？

チェックすると

どちらの場合も、同じ番号の同じ列が生成されます。
それでも回帰係数はまったく異なります...

この表記法が何を意味するか分かりますか?

私の場合、さまざまな変数を含むRのデータがいくつかあります。

ケースごとに期待される出力のベクトルもあります。

1、2、3、1、4

私がやりたいのは、役に立たない変数を特定することです。この例では、BとZはデータを分類する機能がほとんどないため、その事実を伝えたいと思います。

重回帰を使用することを検討しましたが、適切なデータでは数万、数万の場合があるため、すべての変数/ディメンションを個別に入力して操作する必要はありません。

最善のアプローチについての助けをいただければ幸いです。

ところで、私は統計家ではなく、ソフトウェア開発者なので、用語が正しくない場合は失礼します。

私が求めていることを明確にするために、簡単な例を作成しました。ステップ 1 は、いくつかのデータを作成することです。

したがって、これらはいくつかのランダムな日付が 1 つにマージされていdata.frameます。したがって、これらの日付から、男性と女性を区別できるクラウドをプロットし、2 つの単純な回帰 (女性用と男性用) を追加したいと思います。それで始めたのですが、なりたいところまでたどり着けませんでした。私がこれまでに行ったことを以下に示します。

クラウド コマンドを使用するときに、男性または女性に異なるポイントを作成するにはどうすればよいですか (たとえば、青い十字だけでなく、青とピンクのポイントなど)、2 つの推定モデルをクラウド グラフに追加するにはどうすればよいですか?

どんな考えでも大歓迎です！アイデアをありがとう！

1 つの独立変数を使用した回帰用のこの matlab コードがありますが、2 つの独立変数 (x1 と x2) がある場合はどうなりますか? この多項式回帰のコードをどのように変更すればよいですか?

私はこの変数のセットを持っています:

matlab で 2 変数回帰を実行したいのですが、方法がわかりません。誰か助けてもらえますか? 線形回帰または多項式回帰の結果は、y に格納された、この 2 つのクラス間の直線でなければなりません。

直交回帰 (TLS - 総最小二乗法) を計算する関数が見つかりませんでした。

この種の機能を備えたパッケージはありますか?

更新：各ポイントの距離を非対称ではなく対称的に計算することを意味lm()します。

そのため、R の断面回帰NAの残差の値に問題があります。lm

問題はNA値そのものではなく、R がそれらを提示する方法です。

例えば：

この単純な例では、NA値によって残差の 1 つが失われます。残差を抽出すると、3 番目のインデックスが欠落していることがはっきりとわかります。これまでのところ、ここで苦情はありません。問題は、対応する数値ベクトルが 1 項目短くなったため、3 番目のインデックスが実際には 4 番目になることです。R にこれらの残差を返すようにするにはどうすればよいですか。つまり、NAインデックスをスキップする代わりに明示的に表示するにはどうすればよいですか?

個々の残差をすべて追跡する必要があるため、代わりにこの方法でそれらを抽出できれば、私の人生はずっと楽になります。

サーフェス メッシュから取得した一連のポイント ( x1,y1,z1 ... xn,yn,znの形式) があります。直交距離を最小化することにより、これらの点に最適な 3D 平面を見つけたいと考えています。x、y、z座標は独立しています。つまり、平面方程式 Ax + By + Cz + D = 0 の係数 A、B、C、D を取得したいと考えています。

A、B、C、D を取得するアルゴリズムは何でしょうか?

注:以前の投稿では、 z座標をx,yの線形関数と見なすことにより、最小二乗法での最適平面について説明しました。しかし、これは私の場合ではありません。