linear-regression

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我有两个依赖于两个变量和彼此依赖，这可以在R（必须！）模拟，但我不知道如何，任何人提示？在明确的条款：我想我的数据有以下型号Model：分别coef2出现在两个行兮，易建联是输入和输出数据： Y1=X1*coef1+X2*coef2 Y2=X1*coef2+X2*coef3 注我到目前为止： lm(Y1~X1+X2,mydata) 现在我该如何添加该模型的第二行包括交叉依赖性？

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查找来自分段函数的数据中断

问候，我正在执行研究，这将有助于确定观测空间的大小和自爆炸发生以来的时间。希望你能帮助！我有我想要执行两个线性回归的双线性数据。有一点斜坡和截距的变化，我需要（写一个程序）找到这一点。想法？

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从GSL库的C gsl_fit_linear（）函数中获得线性回归的p值

我想从C中重新编制一些R的代码，所以我尝试使用gsl_fit_linear()函数来拟合线性回归。在R I会用LM（）函数，它使用此代码为适合返回的p值： lmAvgs<- lm(c(1.23, 11.432, 14.653, 21.6534) ~ c(1970, 1980, 1990, 2000)) summary(lmAvgs) 我不知道，虽然如何从C的输出去p值，我的代码看起来是这样

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c中的回归免费库＃

您是否知道.net中的免费库，可以用来拟合多元回归。我想要得到系数和所有的统计数据（p值，Std错误，健身良好等）。我试过Meta.Numerics，效果很好，但它没有一些统计数据。

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Java中的加权线性回归

有谁知道Java中的科学/数学库有一个直接实现加权线性回归？沿着这3个参数，并返回相应的系数的功能线的东西： linearRegression(x,y,weights) 这似乎相当简单，所以我想它的地方存在。我试过Flannigan的图书馆：http://www.ee.ucl.ac.uk/~mflanaga/java/Regression.html，它有正确的想法，但似乎偶尔崩溃，并抱怨我的自

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当我执行lm函数时，如何忽略NA数据？

我的问题很简单，但尝试了很多事情后我无法解决问题。我有两个数据帧。 >a col1 col2 col3 col4 1 1 2 1 4 2 2 NA 2 3 3 3 2 3 2 4 4 3 4 1 > b col1 col2 col3 col4 1 5 2 1 4 2 2 NA 2 3 3 3 NA 3 2 4 4 3 4 1 我可以做一个lm

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如何强制R在回归中使用指定的因子水平作为参考？

如果我在回归中使用二元解释变量，我该如何告诉R使用某个级别作为参考？这只是默认使用一些级别。 lm(x ~ y + as.factor(b)) 与b {0, 1, 2, 3, 4}。假设我想用3代替R使用的零。

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线性回归与Python NumPy的

我试图做一个简单的线性回归功能，但继续遇到 numpy.linalg.linalg.LinAlgError: Singular matrix error 现有功能（与调试打印）： def makeLLS(inputData, targetData): print "In makeLLS:" print " Shape inputData:",inputData.shape

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如何很好地研究试图确定一个未知的功能

的形式，我有一组变量X, Y, ..., Z问题。我的工作是设计一个函数，它接受这组变量并产生一个整数。我有一个健身功能来对此进行测试。我在问题第一刺是假设我可以模拟f是线性函数： f(X, Y, ..., Z) -> aX + bY ... cZ 我的第一个想法是使用任一PSO（粒子群优化）或遗传算法来解决f对于a, b, .., c，我相信他们肯定会收到良好的结果。在另一方面，我觉得可

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numpy：使用更多观察更新最小二乘的代码

我正在寻找一个基于numpy的普通最小二乘实现，这将允许用更多的观察来更新拟合。沿着Applied Statistics algorithm AS 274或R的biglm行。如果做不到这一点，那么用新行更新QR分解的例程也会引起人们的兴趣。任何指针？