glm

1зной

1ответ

R - Predict(), переименование столбцов и «имело 10 строк, но найденные переменные имели 20 строк»

Из других тем я видел, как люди предоставляют решения, специфичные для точных проблем, но я не понимаю причины о том, что происходит не так. я ... modTest = glm(trainLabels[,1] ~ A + B + C + D

3зной

2ответ

rpy2 + отрицательное биномиальное GLM

Я пытаюсь вызвать R glm.nb из rpy2: from rpy2 import robjects from rpy2.robjects.packages import importr MASS = importr('MASS') stats = importr('stats') def glm_nb(x,y): formula = robjects.

0зной

2ответ

predict.glm() с тремя новыми категориями в тестовых данных (r) (ошибка)

У меня есть набор данных, называемый data, который имеет 481 092 строки. я разделил data на две равные половины: Первый Halve (строка 1: 240 546) называется train и был использован для glm(); вторая п

0зной

2ответ

определить целевую переменную в GLM г

Я хочу, чтобы иметь возможность определить свою целевую переменную «def_target» вне регрессии кода ниже: model1 <- glm(def_target~., family=binomial(link='logit'),data=train70) Я попытался следующие

-1зной

1ответ

statmodels в пакете python, как точно дублируются функции?

Я большой пользователь R и недавно изучаю python. У меня вопрос о том, как statsmodels.api обрабатывает дублированные функции. В моем понимании эта функция представляет собой python-версию glm в R-пак

0зной

1ответ

Имеет ли квазиразделительное вещество в R биномиальном GLM?

Я узнаю, как квазиразделение затрагивает R биномиальный GLM. И я начинаю думать, что в не имеет значения какое-то обстоятельство. В моем понимании мы говорим, что данные имеют квазиразделение, когда н

2зной

2ответ

Регрессия дробного ответа в R

Я пытаюсь моделировать свои данные, в которых переменная ответа находится между 0 и 1, поэтому я решил использовать модель дробного отклика в R. Из моего нынешнего понимания модель дробного отклика ан