predict

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我有一個雙對數線性函數： lom1 = lm(log(y)~log(x1)+log(x2),data=mod_dt) 我想y_hat使用相同的數據集，我做 yhat = exp(predict(lom1)) 結果似乎斷了很多（從與Y比較 - 我在R中手動計算）。任何理由？第二個相關問題是，我首先在原始數據集mod_dt中爲y，x1和x2的對數轉換添加了三列。就是說，他們被命名爲遲緩，l

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predict.svm不能預測新的數據

不幸的是我用下面簡單的例子預測（）的問題有： library(e1071) x <- c(1:10) y <- c(0,0,0,0,1,0,1,1,1,1) test <- c(11:15) mod <- svm(y ~ x, kernel = "linear", gamma = 1, cost = 2, type="C-classification") predict(mod,

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用R進行線性預測：如何訪問預測參數？

我是R的新手，我正在嘗試做線性預測。這裏有一些簡單的數據： test.frame<-data.frame(year=8:11, value= c(12050,15292,23907,33991)) 說如果我想預測值year=12。這是我在做什麼（用不同的命令進行試驗）： lma=lm(test.frame$value~test.frame$year) # let's get a linear

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R：numeric'envir'arg在預測中長度不是一個（）

我試圖通過將變量傳遞到模型中來使用predict()函數預測R中的值。我收到以下錯誤： Error in eval(predvars, data, env) : numeric 'envir' arg not of length one 這裏是我的data frame，名DF： df <- read.table(text = ' Quarter Coupon Total

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Predict（） - 也許我不理解它

我posted earlier today關於我使用predict函數得到的錯誤。我得以糾正，並認爲我走在了正確的道路上。我有一些觀察（實際），我有幾個數據點，我想外推或預測。我用lm來創建一個模型，然後我嘗試使用predict與實際值作爲預測輸入。此代碼是所有從我以前的帖子反覆，但在這裏它是： df <- read.table(text = ' Quarter Coupon To

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核心數據 - 預測過濾關係子類

我有一個實體用戶實體，它是Friend實體的父實體。用戶實體與名爲Article的實體有多對多的關係。這個想法是有用戶保存的，還有朋友（來自Facebook），與用戶實體之間的文章的多對多關係設置在用戶實體上，因爲這是Friend的子類別。我的問題是我如何請求所有文章的朋友，而不是所有的用戶？我無法設置預測來省略用戶實體並只保留好友實體。謝謝。

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.NET神經網絡或AI對未來的預測

我要尋找某種智能（我在想AI或神經網絡）庫，我可以養活歷史數據的列表，這將預測的輸出下一序列。正如我想喂庫中的以下附圖1,2,3,4,5 並基於這樣的一個例子，但應預測下一序列是6,7,8,9， 10等輸入將會更加複雜和包含更多的信息。這將用於C＃應用程序。如果您有任何建議或警告會很好。感謝編輯我試圖用歷史銷售數據，我怎麼辦，預測什麼量特定的客戶端是最有可能會在今後一個時期花費。我

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ggplot2中的強健標準錯誤

我想用ggplot2繪製一個模型。我估計了一個穩健的方差 - 協方差矩陣，我想在估計置信區間時使用它。我能告訴GGPLOT2用我VCOV，或者，我可以以某種方式強制predict.lm使用我VCOV矩陣？一個虛擬的例子： source("http://people.su.se/~ma/clmclx.R") df <- data.frame(x1 = rnorm(100), x2 = rnorm

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預測/輸入R中泊松GLM迴歸的缺失值？

我試圖探索在數據集中輸入缺失值的方法。我的數據集包含年份（2001-2009），月份（1-12），性別（M/F）和年齡組（4組）的發生次數（非自然，自然和總數）。我正在探索的一種插補技術是（泊松）迴歸插補法。說我的數據是這樣的： Year Month Gender AgeGroup Unnatural Natural Total 569 2006 5 Male 15up 278 82