我有一個lm模型在R，我已經訓練和序列化。內的功能，其中，I通過作爲輸入的模型和特徵向量（一個單個陣列），我有： CREATE OR REPLACE FUNCTION lm_predict(
feat_vec float[],
model bytea
)
RETURNS float
AS
$$
#R-code goes here.
mdl <- uns
我使用plyr::ddply運行迴歸模型 model <- rating ~ A + B + C + D + E + F
由因子resp.id給出的NaN p值。 indiv.betas <- ddply(data.coded, "resp.id",
function(df) coef(lm(model, data=df)))
我現在正在試圖提取由因子變量p值使用：我可以
我試圖在R中運行固定效應迴歸模型。我想控制變量C和D中的異質性（都不是時間變量）。 我嘗試以下兩種方法： 1）使用PLM包：給我以下錯誤消息 formula = Y ~ A + B + C + D
reg = plm(formula, data= data, index=c('C','D'), method = 'within')
duplicate couples (time-id)Er
我想對R中的一組數據擬合（非常）高階迴歸，但poly()函數的階數爲25。 對於本申請我需要的100的範圍內的以120 model <- lm(noisy.y ~ poly(q,50))
# Error in poly(q, 50) : 'degree' must be less than number of unique points
model <- lm(noisy.y ~ poly(q
我需要一些幫助來繪製置信區間的預測圖。請看下面的例子 library(Hmisc)
data("mtcars")
mfit = lm(mpg ~ vs + disp + cyl, data = mtcars)
#disp and cyl at their mean
newcar = data.frame(vs = c(0,1), disp = 230, cyl = 6.188)
p