我使用了包中的函数ggpredict()和emmeans()来计算混合效应模型的估计值和置信区间（以下简称CI）。这两个函数计算得到的CI有所不同，原因是什么呢？ 下面的可复现示例基于数据集RIKZ（Janssen e Mulder 2005; Zuur et al. 2007），该数据集研...

我正在尝试使用Python中的statsmodels ARIMA包预测时间序列，并包括一个外生变量，但无法确定在预测步骤中插入外生变量的正确方法。请参见此处的文档。 import numpy as np from scipy import stats import pandas as pd ...

对于简单的glm对象，我可以使用predict(fit, type = "terms")来检索每个术语的拟合值矩阵。 那么对于lmer或者glmer拟合模型，有相应的等效物吗？据我所见，predict.merMod函数不支持type=terms。

好的，这一切都发生在一个漂亮而简单的二维世界中... :) 假设我有一个静态物体A处于位置Apos，一个线性移动的物体B处于位置Bpos并具有速度bVelocity，以及一个速度为Avelocity的弹药... 如何计算A必须射击的角度才能击中B，考虑到B的线性速度和A的弹药速度？ 现在...

我使用了caret来建立一个模型。训练完成后，我收到了以下警告： 警告信息： 在train.default(x, y, weights = w, ...)中： 至少有一个类别水平不是有效的R变量名称；如果生成类概率，这可能会导致错误，因为变量名称将被转换为：X0、X1 变量的名称如下： ...

我正在使用R拟合glm模型，可以使用predict.glm(object=fm1, type="response")得到响应比例尺下的预测值，其中fm1是拟合的模型。我想知道如何使用broom包中的augment函数得到响应比例尺下的预测值。以下是我的最小工作示例。Dilution <-...

我正在尝试使用Python中的LightGBM模型来对多分类问题（3类）进行分类。 我使用了以下参数。params = {'task': 'train', 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_...

我有一些数据，我经常运行回归分析。每个“块”数据都会配合不同的回归方程。例如每个州可能有一个不同的函数来解释因变量。这似乎是一个典型的“拆分-应用-组合”问题，因此我正在使用 plyr 包。我可以轻松创建 lm() 对象的列表，这很有效。但我还不太确定如何稍后使用这些对象来预测另一个数据框中的...

正在进行的操作： predictions <- predict(lm.sqrtFlatprices, interval='prediction', level = 0.68) ^ 2 我得到了这样的结果： 当前数据上的预测是指_未来_的响应 为什么会出现此警告，如何抑制它？

我正在对多个预测变量的线性模型进行预测值求和，就像下面的例子一样，并希望计算这个总和的组合方差、标准误差和可能的置信区间。lm.tree <- lm(Volume ~ poly(Girth,2), data = trees) 假设我有一组名为Girths的集合：newdat <- ...