glm

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    介绍 我试图构建鸡蛋的量(质量)鱼种群的标本挡规取决于它的大小和年龄该车型GLM 。 因此,变量是: eggW:奠定鸡蛋的总质量,以连续和正可变范围300和30000之间 fishW:鱼的质量,连续正面,范围在3到55之间。 age:1或2年。 没有0的,没有NA的。 在检查并实现假设正常分布可能不合适之后,我决定使用Gamma分布。我之所以选择Gamma,主要是因为变量是正值和连续值,随着值的增

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    我需要手动编程概率回归模型而不使用glm。我会用optim直接最小化负对数似然。 我写了下面的代码,但它不工作,给错误: cannot coerce type 'closure' to vector of type 'double' # load data: data provided via the bottom link Datospregunta2a <- read.dta("proble

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    我正在运行glm分类器,我想将这些模型存储在一个命名列表中,给每个模型分类器中使用的预测器的名称 - 从角色矢量中提取。但我得到一个错误。 对于重复的例子,我使用mtcars数据集(基R): > data(mtcars) > results <- list() > model1 <- glm(am ~ hp, mtcars, family ="binomial") > results <-

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    我正在尝试data.frame逻辑回归(11359行,137列)。 data.frame包含Y(一个因变量)和预测变量(136个独立变量)。所有变量都是二进制的。 我创建基于 “my_data” data.frame公式是f = as.formula(paste('y ~', paste(colnames(my_data)[c(3:52, 54:133, 138:143)], collapse =

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    我已经建立了一个GLM模型,基本上说以下内容: glm(conversion ~ action, data = data, family = "binomial"(link="logit") 一些从变量的结果“行动”是不相关的模型(即“未使用”)。但是,在我建立的其他模型中,这些记录仍然很重要。如果可能的话,我不想只为这一个模型过滤数据框。 This question告诉我如何排除列。有没有办

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    我正在尝试使用H2OGeneralizedLinearEstimator函数来预测Kaggle comp中的测试时间。该模型通常在第3行进行训练,并且度量都是合理的。但是,当我进入预测步骤时,尽管测试数据帧与列车数据帧相匹配,但仍然出现错误。 有没有人看过这个错误? h2o_glm = H2OGeneralizedLinearEstimator() h2o_glm.train(training

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    我正在尝试运行泊松回归来预测常见二元结果。 这是我第一次尝试使用dput - 如果我使用不当,请让我知道,以便我可以更正它。 实施例的数据: df <- structure(list(id = 1:30, sex = structure(c(1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L

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    我已经包含了一个示例数据集来演示我正在尝试做什么。 Speed <- c(400,220,490,210,500,270,200,470,480,310,240,490,420,330,280,210,300,470,230,430,460,220,250,200,390) Hit <- c(0,1,0,1,0,0,1,0,0,1,1,0,0,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,0)

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    我试图找到具有最低AIC的模型。模型从两个for循环返回,可以组合列。我无法使用最低的AIC来创建函数返回模型。下面的代码演示,我卡住了: rm(list = ls()) data <- iris data <- data[data$Species %in% c("setosa", "virginica"),] data$Species = ifelse(data$Species ==

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    我是一名XQuery初学者。我是否需要任何软件来运行XQuery?我在哪里可以输入XQuery代码 - 在HTML页面还是XML中?我应该使用什么扩展来保存我的XQuery文件?