predict

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予測変数の新しいデータセットに対して、Rのplmパッケージからのplm関数で予測できるかどうか疑問に思っていました。 model <- plm(formula, data, index, model = 'pooling') 今私は、モデルの推定に使用されていない新しいデータセットから従属変数を予測するために望んでいる：私は使用してモデルオブジェクトを作成しています。私は最初のモデルで使用され

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私のGLMのn倍交差検証中に `predict`エラーが発生しました

この関数を実行してn倍交差検証を実行しています。誤分類率は、折り畳みに応じて変化しない。私は10または50を実行する場合、私はまた、警告を取得しています：：私は実行する場合「警告メッセージ『NEWDATA』が見つかり19行が、変数が189行を持っていました」関数の一部ではないコードは、私が欲しいと思っている - >折りたたみ== 1の場合、10％を引き出し、モデルの90％をモデルで実行し、残

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ポアソン回帰における予測関数の作成

私は、2週間の医師への訪問回数が年齢層の関数として変化するポアソン回帰分析を行う必要があるデータセットを持っています（すなわち、< 30 、30〜50、および> 50）、性別および病気。性別や病気の数を平均値で一定に保つ。ここでは私のデータのサンプルです： visits gender age illness 1 female 19 1 1 female 19 1

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2つの仕様が与えられたRの何かを予測するには？

私は非常に大きなデータセットを持っています。ここにそのいくつかの例があります。 Car sport SUV Wagon Minivan Pickup AWD RWD MSRP Invoice EngineSize Cylinders HP City.MPG Hwy.MPG Weight Chevrolet Aveo 4dr 0 0 0 0 0 0 0 11690

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`predict.nls`戻り、指定` newdata`

Link to dataset 定義されたパラメータで、予測ではなく、値をフィット： nls.full <- nls(M ~ (m^(alpha0 + alpha1 * s + alpha2 * v + alpha3 * s * v)) * (beta0 + beta1 * s + beta2 * v + beta3 * sv + a * gamma0 + gamm

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PCAモデルを使用してStataの新しいデータの得点を予測するにはどうすればよいですか？

私の質問はR: using predict() on new data with high dimensionalityに類似しているが、Stataのため私は第一の成分を抽出するためにデータのサブセット（実験の対照群）に主成分モデル（PCA）を実行します。次に、データの別のサブセット（実験からの治療グループ）でPCAモデルを再実行し、それらのデータのスコアも取得したいと考えています。基本的には、

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予測モデルの実行方法

SASにRの関数predict(model, data)と同等のものがありますか？たとえば、応答変数「年齢」が不明な大規模なテストデータセットに、以下のモデルをどのように適用しますか？ proc reg data=sashelp.class; model Age = Height Weight ; run; は、私はあなたが、未知の観測のための「年齢」を予測し、手動で結果ウィンド

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Rの線形モデルで、「ランク不足のフィットを解く方法は誤解を招く可能性があります。

モデルを使用して予測を行うと問題が発生します.Rはこのメッセージを表示しますWarning message prediction from a rank-deficient fit may be misleading、どうすれば解決できますか？私のモデルは正しいと思うのは、失敗した予測で、理由はわかりません。ここでは、私がやっている何歩一歩とモデルの概要を見ることができます：あなたのサブカテゴリ

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R：重回帰の予測結果をプロットする

私の結果Yに対する治療変数の効果を観察したいと思います。重回帰：fit <- lm (Y ~ x1 + x2 + x3)を行いました。 x1が治療変数であり、x2,が制御変数である。私は彼らの手段にx2とを保持する予測関数を使用しました。私はこの予測関数をプロットしました。ここで私のプロットに単純回帰ablineと同様の行を追加したいと思いますが、これを行う方法はわかりません。私はy = pr

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R - lmerモデルからnsスプラインオブジェクトを抽出し、新しいデータを予測する

lmerモデルから 'terms'、特にnsスプラインを予測したいと考えています。私はmtcarsデータセットの問題を再現しました（技術的に貧弱な例ですが、その点を理解しています）。 data(mtcars) mtcarsmodel <- lm(wt ~ ns(drat,2) + hp + as.factor(gear), data= mtcars) summary(mtcarsmodel)