問題タブ [regression]

私は完全に頭がおかしいので (もっと良い理由がありますが、それについて話すことは許されていません)、Git リポジトリを CVS に移植する最善の方法は何ですか? 操作を妨げると思われる Git 固有の機能は使用していません。また、作成者がどのようにマッピングするかを知っています。

CVS->Git には、どこにでも何千ものヒットがあります。向こうに行きたい。

私はORDPACKのJava実装（SciPyのように）またはXとYのエラーを考慮する他の同様の回帰アルゴリズムの後です.

私は nist javanumerics サイトを調べましたが、どれも関連していません。

少なくとも、X と Y の誤差で線形回帰を実行できるライブラリが必要です。

誰でも知っていますか？

よろしく、Inci

同じ変数の 3 つの異なる推定量を組み合わせるには、Java で重回帰法を実装する必要があります (したがって、3 つの独立変数と 1 つの従属変数)。単純な方法を探しています（重回帰法と同じくらい単純です）。私が行った検索から、最小二乗法がおそらく適切なアプローチであると思いますが、他の方法を提案するかどうかを知りたいです。また、多変数コンテキストでの最小二乗法の実装に関する適切なドキュメントを見つけることができなかったので、使用できる適切な情報/ソースを教えていただければ幸いです。

時間の経過に伴う線形回帰係数の変化を観察したいと思います。より正確には、線形回帰が常に1年の範囲のデータセットを使用する2年の時間枠を設定しましょう。最初の回帰の後、さらに1週間移動し（つまり、新しい週を追加しますが、最初から1週間も差し引かれます）、最終日に達する限り、回帰を再度実行します。合計で52回の回帰があります。

私の問題は、データセットにいくつかの休日があり、簡単に示唆されるように7日を単純に追加できないことです。forecast.lm()さまざまなパッケージの他の多くの関数、たとえばforecastパッケージや考えられる任意の関数に対して前述のラッパー関数が必要です。すべての場合の目的は、線形回帰パラメーターの進化を見つけることです。週ごと。

データセットに（Rを使用して）ガンタイル回帰を適用しています。さまざまな分位点回帰直線（taus <-c（0.05,0.25,0.75,0.95））を使用して、優れた散布図画像を簡単に作成できます。

これらの分位数のそれぞれについて（各回帰直線の統計的有意性を確認するために）p値を生成したい場合に問題が発生します。分位数の中央値（tau = 0.5）の場合、これは問題ありませんが、たとえばtau = 0.25の場合、次のエラーメッセージが表示されます。

これの理由は何でしょうか？

また、分位点回帰モデルの結果に関するp値と係数に言及することをお勧めしますか、それともプロット画像だけを表示し、その画像に基づいて結果を議論するだけで十分でしょうか？

よろしく、欲求不満の人

Rを使用してGLMのNaglekerkes一般化R二乗を計算する方法を知っている人はいますか? そして、それをカウントデータ回帰に使用する意味はありますか?

参考文献:

一般化された R^2

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次の簡単な例を想定します。

クックの距離を示す赤い破線の凡例を取り除く方法を知っている人はいますか?

私のproclogisticレポートの1つから、特定の変数が切片と高度に相関していることがわかりました。どうすれば解釈できますか？この相関関係を修正するには、何を変更する必要がありますか？

編集：より理論的な観点からこの質問をしてみてください。ほとんどのロジスティック回帰パッケージから出力された推定相関分析で、切片推定が特定の変数と高度に相関していることがわかった場合、それはどういう意味ですか？そのような状況にどのように対処しますか？うまくいけば、これは質問をするためのより明確な方法です。みなさん、ありがとうございました。

ローカル回帰および/またはRですべての専門家を呼び出す!

Rの標準黄土関数の制限に遭遇しました。アドバイスをいただければ幸いです。現在の実装では、1 ～ 4 個の予測子のみがサポートされています。グローバル フィット パラメトリック共変数を採用するとすぐに、これが簡単に問題になる理由を示すために、アプリケーション シナリオを設定しましょう。

基本的に、空間歪みs(x,y)が多数の測定値zに重ね合わされています。

これらの測定値zは、各グループgの同じ基礎となる歪みのない測定値vによってグループ化できます。グループ メンバーシップ g_i は測定ごとにわかっていますが、基になるグループの歪みのない測定値 v_g はわかっていないため、(ローカルではなくグローバル) 回帰によって決定する必要があります。

2 次元の空間トレンドs(x,y)を推定する必要があり、これを削除します。私たちのアプリケーションでは、最も単純なシナリオで、それぞれ少なくとも 35 の測定値を持つ 20 のグループがあるとします。測定値はランダムに配置されます。最初のグループを参照すると、19 個の未知のオフセットがあります。

以下のおもちゃデータのコード (1 次元xに空間傾向がある) は、2 つまたは 3 つのオフセット グループに対して機能します。

残念ながら、4 つ以上のオフセット グループに対して黄土呼び出しが失敗し、エラー メッセージが表示されます。

制限をオーバーライドしようとしましたが、

それはどれほど簡単でしょうか？どこにもd2MAXの定義が見つかりません。これはハードコーディングされている可能性があります。

あるいは、ここで適用できるグローバル (パラメトリック) オフセット グループを使用したローカル回帰の実装を知っている人はいますか?

または、これに対処するより良い方法はありますか？私は相関構造でlmeを試しましたが、それははるかに遅いようです。

どんなコメントでも大歓迎です！

どうもありがとう、
デビッド

回帰式をうまく公開するにはどうすればよいですか?

どうすればスイーブできs1$callますか？つまり、pdf ドキュメントに「dynlm(formula=dep~indep1+indep2+indep3)」のようなものを入れたくないということです。この関数呼び出しスタイルよりも、より教科書的なスタイルを好むでしょう。さらに、（手動で？）モデルにinterceptとerrortermを追加したいと思います（実際にはそこにあるため）。

outreg私がグーグルで見つけた（今は少し重すぎるように見える）ことに注意してください。

編集:サンプル出力を投稿しようとしていますが、実際にはやりたいのですが、SOエディターでより適切に行う方法がわかりません:

いくつかの行列表記も問題ありませんが、モデル定義を印刷することはどうでもいいでしょう。もちろん、手動で追加することもできますが、堅牢性チェック段階では、モデル変数が頻繁に変更される可能性があり、ドキュメントを最新にする必要があります。

( http://texify.comを使用:)