regression

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GLM回帰予測 - どの因子レベルが成功かを理解する

私は二項glmモデルを構築しました。このモデルは、2つの潜在的なクラス（ADまたはControl）の間の出力を予測します。これらの変数は、{AD、Control}レベルの要因です。私はこのモデルを使って各サンプルの確率を予測していますが、0.5を超える確率がADまたはコントロールを示すかどうかは私には不明です。ここで は私のデータセットです。 > head(example) clea

r regression prediction glm 2017-12-06

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SASの線形モデルに基づいて予測区間を作成する方法

SASで予測区間を作成しようとしています。私のSASコードは Data M; input y x; datalines; 100 20 120 40 125 32 .. ; proc reg; model y = x/clb clm alpha =0.05; Output out=want p=Ypredicted; run; data want; set want;

sas regression linear-regression 2017-12-07

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潜在的な生存期間:: survreg（潜在的な回帰と検閲されたデータ）で潜伏期間を退行させるには？

Iは、依存値を含む打ち切りデータのいずれかの数Yまたは間隔として[0、Zは] Yを含有するRインターバルで回帰を試みています。 検索後、正確に同じ問題に対処するわけではありませんが、survival::survreg（例：here）を推奨するサンプルがいくつか見つかりました。しかし、私はそれが私のデータで動作するようにすることはできませんし、私はいくつか特別なケースがあると思います。 MWEをお渡

r regression intervals survival-analysis 2017-12-09

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予測残差を追加し、パンダのデータフレームにrsquaredをグループ別に

すでにこのような質問がありますが、修正が必要で、多くの方法を試してみました。 私はデータを持っており、グループごとに回帰のR二乗をパンダデータフレームの別々の列として追加したいと考えています。ここで注意しなければならないのは、各グループ内で極端な残存値を持たない値（すなわち、1標準偏差または-1と1zスコアの間）で回帰を行いたいだけです。今、別のポストにあった答えは、私は、グループ内の残差を取得す

python pandas regression linear-regression 2017-12-09

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Matlab - カテゴリワイズのステップワイズGLM

私は85個の予測変数のテーブルを用意しています。そのうちのいくつかは数値、論理、序数、名義（ホット1符号化）です。彼らは、私が使用して段階的にGLMを実行している0から1の範囲にある単一finalScoreアウトカムVARを予測している。 % model2 = stepwiseglm(predictors, finalScore); 各予測のヘッダは、それがある4つの種類のいずれかを示し、場合、私

matlab statistics regression linear-regression glm 2017-12-09

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カテゴリ＆連続予測子を使用したMatlab/R - 線形回帰 - 連続予測子の二乗はなぜですか？

私は、カテゴリプレディクタと0〜1の数値結果を使用して線形回帰を行っています。 On this page私はそれが名目上のものと並んでいるときに数値予測子を二乗することを提案しました（第3セクションのLinear Regression with Categorical Predictorを参照）。 mdl = fitlm(tbl,'MPG ~ Year + Weight^2') これは普遍的なルー

r matlab statistics regression linear-regression 2017-12-09

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ニューラルネットワークの線形関数は出力として大きな値を生成しています。

虹彩データセットの回帰を実行してそのタイプを予測しています。私は同じデータと同じニューラルネットワークを使って分類に成功しました。分類のために、すべてのレイヤーで活性化関数としてtanhを使用しました。しかし、回帰のために、私は隠された層のtanh関数と出力層の同一性関数を使用しています。 import numpy as np class BackPropagation: weigh

python neural-network regression backpropagation 2017-12-10

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ディープラーニングを用いた回帰における多重出力の取得

手のRGB画像と手のキーポイントの3D位置がデータセットとして与えられているので、DLの回帰問題としてこれを行いたいと思います。この場合、入力はRGB画像になり、出力はキーポイントの3D位置を推定する必要があります。 回帰に関するいくつかの情報を見てきましたが、そのほとんどが単一の値を推定しようとしています。一度に複数の値（または出力）を見積もることは可能ですか？ 今のところ私はこれをcodeと言

deep-learning regression 2017-12-13

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Rのggplot2で2x2x2デザインの回帰直線をプロットする方法は？

私は次のように見えること（dtf.long）のデータを持っている： nutrition fertilizer season seedlingdensity plandensity fitted nitrogen none wet 5 19 6 nitrogen none dry 5 19 8 nitrogen phos wet 4 2

r ggplot2 regression mixed-models 2017-12-13

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