regression

    7गर्मी

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    में अनुमानित मॉडल, डेटा और अवशेषों को दिखाते हुए ग्राफ कैसे बनाएं, दो चर, x और y दिए गए, मैं चर पर एक dynlm प्रतिगमन चलाता हूं और एक चर के बाद फिट मॉडल को अवशोषित करना चाहता हूं और अवशिष्ट नीचे दिखाया

    6गर्मी

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    मैं दो चर के स्कैटर प्लॉट के लिए अवशेष प्राप्त करने की कोशिश कर रहा हूं। मैटलैब के lsline फ़ंक्शन का उपयोग करके मुझे कम से कम वर्ग रैखिक प्रतिगमन लाइन मिल सकती है। हालांकि, मैं अवशिष्ट भी प्राप्त करना

    5गर्मी

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    में एक बहुविकल्पीय लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल के परिणाम प्लॉट करें मैं एक विशिष्ट स्वतंत्र चर के लिए एक बहुविकल्पीय लॉजिस्टिक रिग्रेशन विश्लेषण (जीएलएम) के परिणामों को साजिश करना चाहता हूं (यानि मॉडल में

    10गर्मी

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    मैं यह समझने का प्रयास कर रहा हूं कि predict.loess फ़ंक्शन x पर नए अनुमानित मानों (y_hat) की गणना करने में सक्षम है जो मूल डेटा में मौजूद नहीं है। उदाहरण के लिए (यह एक सरल उदाहरण है और मुझे पता है लेस

    6गर्मी

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    में anova() के साथ दो रैखिक मॉडल की तुलना करना मुझे समझ में नहीं आता कि इस आउटपुट में पी-वैल्यू का क्या अर्थ है। मेरा मतलब पी-वैल्यू नहीं है, लेकिन इस मामले में। > Model 1: sl ~ le + ky > Model 2: sl

    6गर्मी

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    एक्सेल में, ट्रेंड लाइन के दिए गए सेट की लॉगरिदमिक ट्रेंड लाइन फिट करने के लिए यह बहुत आसान है। बस ट्रेंड लाइन जोड़ें पर क्लिक करें और फिर "लॉगरिदमिक" चुनें। अधिक शक्ति के लिए R पर स्विच करना, मैं थोड

    5गर्मी

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    मेरे पास एक प्रोग्राम है जो डेटा पॉइंट बना रहा है, उनमें से कुछ लॉग फ़ंक्शन के आकार में हैं और कुछ लाइनें हैं। मुझे extrapolate करने में सक्षम होने के लिए इन डेटा बिंदुओं में वक्र फिट करने में सक्षम ह

    20गर्मी

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    यह प्रतिगमन के साथ नियमितकरण पर एक शुरुआती प्रश्न है। लोचदार नेट और लासो रिग्रेशन ऑनलाइन के बारे में अधिक जानकारी विकिपीडिया या मूल 2005 पेपर से ज़ौ और हैस्टी (लोचदार नेट के माध्यम से नियमितकरण और परि

    6गर्मी

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    मैं आर में विभिन्न प्रतिगमन विकल्पों के साथ चारों ओर खिलवाड़ किया गया है और पाया है कि मैं किसी भी प्रतिगमन विकल्प है कि स्पष्ट रूप से यह है कि वे एक DOLS एल्गोरिथ्म लागू कर रहे हैं नहीं देख पा रहे है

    5गर्मी

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    का उपयोग कर रिग्रेशन में कोवरिएट्स के माध्यम से लूपिंग मैं 96 रिग्रेशंस चलाने और परिणामों को 96 विभिन्न वस्तुओं के रूप में सहेजने की कोशिश कर रहा हूं। चीजों को जटिल बनाने के लिए, मैं मॉडल में कॉवरिएट्