multinomial

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    我使用glmnet程序包運行多項式套索迴歸。在使用family="multinomial和p變量和n樣本和pmax=x使用family="multinomial和數據集時,如果x是奇數(如果不是pmax>p,在這種情況下它最有可能被忽略,因爲它沒有影響)會發生分段故障。舉個例子: n=100 p=20 require(glmnet) D= as.data.frame(replicate(p,

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    我希望你們中的一些人對Sermas和Colias的R包ChoiceModelR有一定的瞭解,以估計一個Hierarchical Bayes多項式Lo​​git模型。其實,我對R和Hierarchical Bayes都是一個新手。但是,我試圖通過使用Sermas和Colias在幫助文件中提供的腳本來獲得一些估計值。我有一個與他們使用的相同結構(ID,選擇集,備選,獨立變量和選擇變量)的數據集。我有四

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    我試着在我的數據上第一次使用gbm(實際上是第一次使用任何種類的迴歸樹),它由14個連續的因變量和一個因子組成,其中包括13個級別的響應變量。我通過Elith等人的非常好的描述來到gbm,但是他使用了一個基本的gbm包的修改,它不能處理多項分佈。 gbm的幫助聲稱它可以處理這個問題: 「分佈:指定要使用的分佈的名稱的字符串或帶有組件名稱的列表 ,指定分佈和所需的任何附加參數。 gbm將嘗試猜測:如

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    當試圖在函數multinom(包nnet)產生的對象上嘗試使用MuMin包的函數model.avg時,我遇到問題。 儘管手冊列表爲multinom兼容,但model.avg函數並不像我期望的那樣返回解釋變量的模型平均係數。 我知道問題不存在,當multinom響應變量爲2級別,所以我想它取決於生成的多項式對象的結構。但是,我不知道如何解決這個問題。 下面是一個例子代碼,其中函數model.avg按

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    我運行gbm()函數爲多個加性多項模型,每個模型有6個響應類別,每個類型在大型數據集上(每個模型約0.5-1 mio。行)。模型是這樣的(幾乎是默認值)。 gbm <- gbm(Y ~ A + B + C + D + E + F, data=data, var.monotone=c(0,0,0,0,0,0), distribution="multinomia

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    我試圖用具體數值預測概率來計算multinom()預測,但-r顯示以下錯誤: Error in model.frame.default(Terms, newdata, na.action = na.omit, xlev = object$xlevels) : variable lengths differ (found for 'x') In addition: Warning mes

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    錯誤當R中具有相當大的數據集運行mice(30個分類預測和預測的變量, Ñ = 1000),出現以下錯誤: Error in chol.default(fit.sum$cov.unscaled) : the leading minor of order 17 is not positive definite 我用polyreg(多項式迴歸)對於大多數變量歸集方法。由於我不知道爲什麼會出現此錯誤,因

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    我目前正在學習多項式對數估計量,我想用mlogit包來估計R中的一個模型。在廣泛閱讀了該主題後,很明顯,該過程中的一個重要步驟是使用mlogit.data()函數重新整理數據。我的數據幀包含以下信息: satisfaction:這是從1(非常不滿意)分類變量到5(非常滿意 education:這是多年的個人教育的數量 country:這是個別 average_income原產國:這是該國的平均收入

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    我發現了一個關於多項樸素貝葉斯分類 multinomial naive bayes link 聯繫我們如何計算B'或|V|? 頁說,這是在詞彙方面的數量。在它的例子中,我們如何能得到6的B?這是所有術語的計數嗎? 「中國」, 「北京」, 「上海」, 「meacao」, 「東京」, 「日本」 還有一個問題,如果新名詞出現的測試文件在哪?例如,在文檔6中出現「曼谷」或任何從未出現過的新詞。如何計算新術

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    當我執行多項註冊。我很難用Rmd和Knit HTLM(Rstudio)獲得一個很好的總結。我想知道如何獲得一個很好的總結,就好像我使用包含LaTeX的stargazer ...(參考printscreen) 總結輸出很難閱讀! 總結不錯,易於閱讀與觀星!