linear-regression

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使用分段包创建分段线性回归当我尝试设置自己的断点时，看到错误;它似乎只有当我尝试设置两个以上。（编辑）这里是我使用的代码： # data bullard <- structure(list(Rt = c(0, 4.0054, 25.1858, 27.9998, 35.7259, 39.0769, 45.1805, 45.6717, 48.3419, 51.5661, 64.1578, 66.

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解释lm（）汇总中的残差值语句

我正在与R一起创建一些线性模型（使用lm()）来收集我收集的数据。现在我并不擅长统计和我发现很难理解，通过R.产生我的意思是剩余价值的线性模型的总结：Min，1Q，Median，3Q，Max 我的问题是：这些价值是什么意思，以及如何从这些价值中知道我的模型是否好？这是我的一些剩余价值。 Min: -4725611 1Q:-2161468 median:-1352080 3Q:3007561 M

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是逻辑回归大分类器？

据我了解在SVM大幅影响：例如，让我们来看看这个图片：在SVM优化目标的调整项，我们试图找到一组参数，其中，（参数向量）theta的范数很小。所以我们必须找到矢量theta，它是小的，并且在这个矢量上的正实例（p）的投影很大（以补偿内积的小Theta向量）。在同一时间大p给我们大幅度。在此图像中，我们发现理想的theta和大p与它（和大幅度）：我的问题：为什么回归并不大间隔分类？在LR中

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如何训练和交叉验证中的R

你好，我是新来的R，我做coursera课程学习机，我知道在倍频上的数据集训练和交叉验证的预测的目的，但我该怎么办R中的操作？

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Linregress给出不正确的结果

我是Stack Overflow的忠实粉丝，我确信我的问题将在这里得到解答。我使用Scipy做线性回归。但是在一组特定的输入中，我没有得到正确的输出。（Python 2.5中，SciPy的0.10.1视窗7 32位） from scipy.stats import linregress from numpy import arange x = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0

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线性最小二乘法拟合

DF times a b s ex 1 0 59 140 1e-4 1 2 20 59 140 1e-4 0 3 40 59 140 1e-4 0 4 60 59 140 1e-4 2 5 120 59 140 1e-4 20 6 180 59 140 1e-4 30 7 240 59 140 1e-4 31 8 360 59 140 1e-4 37 9 0 60 140 1e-

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如何使用R中的lm（）函数从回归中删除无关紧要的因子水平？

当我在R中进行回归并使用类型因子时，它可以帮助我避免在数据中设置分类变量。但是，如何从回归中删除一个不显着的因素，以显示重要变量？例如： dependent <- c(1:10) independent1 <- as.factor(c('d','a','a','a','a','a','a','b','b','c')) independent2 <- c(-0.71,0.30,1.32,0.3

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作为一个程序的回归

我所拥有的是在excel列A中给出的1000+数字数据。我必须取50（A1：A50）和另外50个数据（A51：A100），将它们粘贴到B和C列并从低到高排列。之后，我必须线性回归它们并找出Rsquare和回归公式。找到r平方和公式后，我必须将它们放在某个地方继续进行下一步，这一步是相同的，但这次是A2：A51和A52：A101。我必须在循环中做这件事，并存储结果。

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SLR - 简单的线性回归（在R中，但关于数学背后，而不是编程）

所以我有一些问题，理解简单的线性回归。我确实读过很多东西，所以我有一些基本的想法，但是当我们做一个时，我不能完全遵循。所以我有这样的公式： yi = a + bxi + ei 好了，所以我不知道这是一个直线的方程，尽管我不知道有关“EI”，因为我无法找到它在互联网上，但我的教授保持使用它。所以我想找到一个和b，所以我可以找到一条直线，我希望不会远离我的数据（是吗？）。我知道我可以计算出来，但

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什么是“注意：通过原点的回归符合！”意思？

我在R的公差包中使用了plottol函数，并在我的图形生成后说出“注意：通过原点的回归拟合！”后得到错误/警告。我已经使用它并且什么也没有提出，我不知道从哪里开始尝试弄清楚它是在警告我。