predict

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를 리샘플링은 누군가가 코드 줄의 사용으로 도와 드릴까요 : 나는 코드의 마지막 줄에 대한 도움말을 찾고 있어요 library(ISLR) set.seed(1) train=sample(392,196) lm.fit=lm(mpg~horsepower,data=Auto,subset=train) attach(Auto) mean((mpg-predict(lm.f

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R (R)에서 predict() 함수를 사용할 때의 오류 ("fit과 다른 유형의 변수")

R의 lm() 및 step() 함수를 사용하여 다 변수 다항식을 적용했습니다. 독립 변수 X1부터 Xn까지. 나는 다음과 같이 수식을 포맷했다 : Y (X1^1) + I (X1^2) + I (X2^1) + ... 등등. 적합성을 위해 사용되지 않은 유효성 확인 포인트에서도 작동합니다. 하지만, 내가 만든 일부 시뮬레이션 데이터에 대해 predict() 함수

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포아송 및 예측

저는 R에 익숙하지 않으며 의사 방문에 대한 데이터에 대한 포아송 회귀 분석을 사용한 후에 예측을하기 위해 변수 '성별'을 일정한 평균으로 유지하는 방법을 알아야합니다. 지주 동안 (남성과 여성을위한 2 주 기간에 걸쳐 의사 방문의 비율을 예측하는 방법 (아래 참조) visits gender illness age.category 1 female

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테스트 데이터 세트의 새로운 요소 레벨을 'NA'로 바꿀 때 오류가 발생했습니다.

데이터 세트를 테스트 및 교육 데이터 세트로 분리했습니다. 훈련 세트에 회귀 분석을 적용하려고 시도한 다음 테스트 세트에서 예측을 사용합니다. 이 작업을 수행하면 "model.frame 요소 x에 오류가 있습니다. 새 수준이 있습니다"라는 오류 메시지가 나타납니다. 내 훈련 데이터에는 나타나지 않는 테스트 데이터에 레벨이 있기 때문입니다. 내가 원하는 것은

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예측 모델을 실행하는 방법

SAS에 R의 함수 predict(model, data)이 있습니까? 예를 들어 응답 변수 "Age"를 알 수없는 큰 테스트 데이터 세트에 아래의 모델을 어떻게 적용 하시겠습니까? proc reg data=sashelp.class; model Age = Height Weight ; run; 난 당신이 알 수없는 관측 "나이"를 예측 수동으로

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R의 선형 모델에서 "랭크가 부족한 적합을 해결하는 방법이 잘못 될 수 있습니다"?

내 모델을 사용하여 일부 예측을 수행 할 때 문제가 발생합니다. R이이 메시지를 표시합니다. Warning message prediction from a rank-deficient fit may be misleading, 어떻게 해결할 수 있습니까? 내 모델이 맞다고 생각하는 것은 실패한 예측이며 이유를 모르겠습니다. 여기에 내가 뭐하는 거지 단계적으로 모

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quantreg 패키지 : predict.rq는 단일 타우 만 허용합니다.

저는 quantile regressions을 계산하기 위해 quantreg 패키지를 사용하고 있습니다. 저는 수많은 taus에 대한 회귀 분석에 적합하며 예측 값과 95 % 신뢰 구간을 계산하려고합니다. 문제는 신뢰 한계를 추가 할 경우 predict.qr 함수가 둘 이상의 quantile을 허용하지 않는 것처럼 보입니다. 지금까지 루프를 사용하여 문제를

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R : 다중 회귀에 대한 예측 결과 도표

결과 Y에 대한 치료 변수의 효과를 관찰하고 싶습니다. 회귀 분석을 수행했습니다 : fit <- lm (Y ~ x1 + x2 + x3). x1이 처리 변수이고 x2, 이 제어 변수입니다. 나는 그들의 수단에 x2과 을 가지고있는 예측 함수를 사용했다. 나는이 예측 함수를 플로팅했다. 이제 단순한 회귀 abline과 비슷한 줄을 플롯에 추가하고 싶습니다. 그

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R - lmer 모델에서 ns 스플라인 오브젝트를 추출하고 새 데이터를 예측합니다.

lmer 모델에서 '용어', 특히 ns 스플라인을 예측하려고합니다. mtcars 데이터 세트 (기술적으로 좋지 않은 예제이지만 문제를 해결하기 위해 노력)로 문제를 재현했습니다. data(mtcars) mtcarsmodel <- lm(wt ~ ns(drat,2) + hp + as.factor(gear), data= mtcars) summary(mtcar

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R의 오류 - '수식'클래스의 개체에 적용 할 수있는 '예측'적용 가능한 방법이 없습니다.

예측 기능에 대한 도움을 요청하고 싶습니다. abline()에 내 데이터 아날로그에 맞는 선을 가져오고 싶습니다. 다른 시스템의 경우 이전에이 방법을 사용했습니다. ("예측") UseMethod에서 mod1<-glm(data$Lengthmm ~ data$qbH.yr.med, family=quasipoisson, subset = data$Age==1