predict

2зной

1ответ

Заземление и извлечение признаков для интеллектуального моделирования

У меня есть набор данных пользователей, каждый пользователь имеет ежедневную информацию о своей деятельности (числовые значения, представляющие некоторые измерения его физических действий). Кроме того

1зной

1ответ

Как сохранить и использовать формулу регрессии вывода, которая была идентифицирована из регрессии stepAIC?

TestRegALL <- lm(RegV.DiffMoMChange.FIN$Y ~ RegVariables.FIN$A + RegVariables.FIN$B + RegVariables.FIN$C + RegVariables.FIN$D + RegVariables.FIN$E + RegVariables.FIN$F + RegVariables.FIN$G + RegVariab

1зной

1ответ

Что на самом деле делает expect.glm (, type = "terms")?

Я смущен с путём predict.glm функция в R работает. Согласно помощи, Опция «Термины» возвращает матрицу, дающий подогнанные значения каждого члена в формуле модели на линейной шкале предсказателя. Таки

1зной

1ответ

GLM-предсказание для поверхностного графика в рассеянии3D() в R

Я пытаюсь создать поверхностный график с оверлейными точками из биномиального GLM с использованием функции scatter3D(). Для этого я использую функцию предсказания() для предсказания z-поверхности для

0зной

1ответ

DPD Прогнозировать служебные поля через метку Postmen API

Мы используем Postmen для создания меток доставки (https://docs.postmen.com/dpd-uk.html#labels-create-a-label), которые все работают отлично, но курьером является DPD, у которого есть услуга Predict,

0зной

2ответ

Эффективный способ создания рекурсивных оценок вне выборки для расчета RMSE в R

Я пытаюсь оценить производительность прогнозирования вне выборки для разных моделей OLS. Самый простой временной ряд регрессии выглядит следующим образом: Y_t = b0 + b1 * Y_t-30 + e_t Фитинг период дл

0зной

1ответ

pred() и newdata - Как это работает?

Кто-то недавно разместил вопрос на этой странице здесь: https://static.googleusercontent.com/media/www.google.com/en//googleblogs/pdfs/google_predicting_the_present.pdf Код R документа можно найти в с

3зной

2ответ

Роллинг-регрессия и прогнозирование с помощью lm() и предсказания()

Мне нужно применить lm() к увеличивающемуся подмножеству моего информационного кадра dat, делая прогноз на следующее наблюдение. Например, я делаю: fit model predict ---------- ------- dat[1:3, ]