linear-regression

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目前，我正在使用GAM模型复制Wood（2006）关于芝加哥空气污染与死亡率之间关系的练习。所以，我遵循他在他的书中使用的代码。该图书馆被称为“gamair”，数据框架是“芝加哥”。我把这个（酷似书）： gam(death~s(time,bs="cr",k=200)+pm10median+so2median+o3median+tmpd,data=chicago,family=poisson)

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Objective-C中的线性回归

我正在尝试实现一种方法，使其适合2D中一组点。我写了下面的代码，它从两个Array（X，Y坐标）中读取数据，并且应该用最小二乘法计算最佳拟合线的参数。我用这里给出的公式： mathworld.wolfram - (void) linearRegressionOfUserAcceleration { double avgX = [[_accelBufferX valueForKey

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最小但快速的加权 - 最小二乘回归

我知道过去有人问过类似的问题，但我的加权回归只需要系数。计算应该尽可能快。我知道ls.fit和一些Rcpp包函数是这里的选项。尽快进行加权回归的最快，最简单的方法是什么？

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如何将一个不相等的lm对象长度列表组合到一个数据框中？

我喜欢提取每个lm对象的系数和标准错误，并将它们组合成一个data.frame，并填入NA以填充缺失的预测变量。 set.seed(12345) x<-matrix(rnorm(1000),nrow=100,ncol=10) colnames(x)<-paste("x",1:10,sep="") df<-data.frame(y=rnorm(100),x)

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scipy.stats能识别并遮蔽明显的异常值吗？

随着scipy.stats.linregress我对一些高度相关的x，y实验数据集进行简单的线性回归，并最初目视检查离群值的每个x，y散点图。更一般地（即以编程方式）有没有一种方法来识别和掩盖异常值？

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在R“加权”回归

我创建了一个脚本，如下面的人做的东西我称之为“加权”回归： library(plyr) set.seed(100) temp.df <- data.frame(uid=1:200, bp=sample(x=c(100:200),size=200,replace=TRUE), age=sample(x=c(30:65),size=200,replace

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为什么lm内存不足，而矩阵乘法对系数工作正常？

我试图做固定效应与R.线性回归我的数据看起来像 dte yr id v1 v2 . . . . . . . . . . . . . . . 我再决定简单地通过使yr一个因素做到这一点，使用lm： lm(v1 ~ factor(yr) + v2 - 1, data = df) 然而，这似乎耗尽内存。我在我的因素中有20个级别，而df是1400万行，这需要大约2G

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在R中，如何在运行具有大量变量的多重回归之后仅提取重要变量

在R中运行多重回归之后，回归总结指示具有恒星的重要变量。在我正在研究的数据集中，有近2000个变量，由R标识的重要变量包含50多个变量。从回归总结中可以单独获得重要变量的列表吗？

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gnls中的步骤减半问题{nlme}

我正在尝试估计某些社区数据的广义最小二乘回归参数。我已经成功地做到了这一点的一组数据，但是当我尝试相同的技术参数估计为另一组，我得到了以下错误消息： Error in gnls(SF ~ a * Site_Code^b, data = data, weights = varPower(form = ~Site_Code), : Step halving factor reduced be

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rms-package中的交互式线性回归失败

我正在玩公式中的交互。我想知道是否有可能为两个虚拟变量之一进行交互回归。这似乎在使用lm（）函数的常规线性回归中工作，但在rms包中使用ols（）函数时，相同的公式会失败。有人知道为什么这里是我的榜样 data(mtcars) mtcars$gear <- factor(mtcars$gear) regular_lm <- lm(mpg ~ wt + cyl + gear + cyl:ge