问题标签 [multiple-regression]
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sql - 计算 TSQL 中多元线性回归的“R 平方”和“P 值”
我们在 SQL Server 中只有很少的内置函数可以进行复杂的统计分析,但我需要在 TSQL 中计算多元线性回归。
根据这篇文章(SQL Server 中的多重线性回归函数) ,我可以获得Coefficients
forIntercept (Y)
和.X1
X2
我需要的p-value
是X1
并且X2
还有R Square
测试数据:
期望的输出:
我已经能够从上面的测试数据中得到以下数据。
我知道 TSQL 不是获得这个的好平台,但我需要它完全在 TSQL 中完成。
vba - Excel VBA的回归函数
在 excel 中使用回归函数,我无法将输出发布到我想要的位置。Excel 不断创建一个新的工作簿来放置结果。我究竟做错了什么?如何定位当前工作簿中的空间以粘贴回归的输出?
语法应该是:
我正在添加正确的 routrng 和 poutrng (所以我想。我做错了什么!)
r - 使用 CVlm 在 R 中进行多元回归
我有一个包含 51 列的数据框,其中第一列是响应变量,所有其他列都是预测变量。我想将此数据帧传递给DAAG包中的CVlm函数,但我不知道如何在公式的右侧快速写入50列。通常,如果我只有 3 个预测变量,我会在所有预测变量列名称之间加上一个加号 (+),如下所示:
但是对于 50 个预测变量,像这样列出所有这些变量是没有意义的。是否有一个速记符号来执行以下操作:
谢谢。
r - R中的映射函数用于多元回归
我的目标是使用另一个列表中的所有自变量对列表中的每个因变量进行多重回归。然后我想通过 AIC 为每个因变量存储最佳模型。
我在这篇文章的指导下编写了以下函数。但是,我不想单独使用每个自变量,而是将模型作为多元回归针对整个列表运行。
有关如何构建此功能的任何提示?
r - poLCA - 潜在类分析 - 分析需要多长时间?
这是我正在处理的脚本:
我想进行潜在类分析,也想进行回归。但是,上面的代码需要我的电脑很长时间才能完成(intel core i5 4690k,16gb ram)。
poLCA 通常会花这么长时间吗?
此外,一旦达到全局最大似然性,我是否可以使用一行代码来停止每个类的循环?
N = 2000 左右。
顺便说一句,我使用 R studio,以防万一!
multiple-regression - 协变量的循环:使 SPSS 根据线性回归中的预测变量选择协变量
在我的数据集中,我有几个自变量(这里命名为“predictor1”、“predictor2”等)和几个因变量(“ outcomeA”、“outcomeB ”等)。此外,我有几个协变量(“covariate1”、“covariate2”等)。
我想做线性回归分析,其中我
- 首先使用predictor1预测所有结果,同时调整covariate1。
- 然后使用predictor2预测所有结果,同时调整covariate2。
- 然后使用predictor3预测所有结果,同时调整covariate3。等等
我知道如何构建一个循环,该循环将使用predictor1来预测所有结果,然后使用predictor2来预测所有结果等。我也知道如何添加将用于所有模型的协变量,而不管所讨论的预测器如何,但那不是利用。
我不知道的是:如何将协变量与预测变量“耦合”,这样当我使用predictor1预测结果时,我也会针对covariate1进行调整?然后,当我使用predictor2预测结果时,我将调整covariate2等。
下面是我这样做的语法,以便所有模型都包含相同的协变量。如何更改此设置,以便 SPSS 不会对所有模型使用所有这些协变量,而是根据自变量选择它们?我可以为循环将通过的自变量构建两个列表(例如“!indepvars1”和“!indepvars2”)或类似的东西,或者我能做什么?
显然,我没有编程经验,而且我自己也无法让它工作。或许答案是显而易见的。
r - R 多重回归循环和提取系数
我必须对同一自变量矩阵上的许多因变量向量执行多元线性回归。
例如,我想创建 3 个模型,这样:
来自以下矩阵(a,b,c 是自变量,d,e,f 是因变量)
然后,我想将回归中的系数存储在另一个矩阵中(为了便于解释,我在示例中减少了列和向量的数量)。
multiple-regression - scikit_learn 中的回归总结
如果我在 R 中执行线性回归,我会得到一个很好的结果模型总结、$R^2$、不同特征的 p 值等。
如果我在 scikit_learn 中做同样的事情,我什么也得不到。有没有办法在那里打印模型的摘要?
r - 从多元回归中获取部分 r
我有一个与 R 中的多元回归有关的问题。
如何从多元回归中获得 r(不是 R 平方)。我认为 R 平方的平方根不是答案,因为 r 可能是负数。对于线性回归,我知道我可以运行cor(相关性)来计算 r 值,但是在多元回归中我该怎么做呢?
如何获得部分 r(即,查看每个自变量对最终预测的贡献)?
sas - 变量中具有特定参数的 SAS 回归
下午好。
是否可以使用细节回归变量,例如 Y = X1(Q1 和 Q3 之间)X2(X2 > 100)X3?我不希望回归 X1 或 X2 中的所有数据,只希望回归我确定的参数中的数据。
如何回归分位数 Q3 和 Q4 之间的所有变量?
我以正确的方式接近这个吗?
谢谢您的支持。