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自变量为二分类变量,中介变量为三分类变量,因变量为连续变量,能不能如下图之间用mplus这样运行?中介变量需不需要虚拟化后再回归到因变量上?结果怎么解读?结果中显示的thresholds怎么解读?
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请问stata 零膨胀负二项回归中的irr怎么导出啊一列导出回归系数 一列是几率比irr 怎么导出
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- 2024-09-05 12:41
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在机器学习回归问题中,怎么采用随机过采样技术来处理数据集不平衡问题呢?比如数据集的输出为0-30的随机数字,其中输出为0的样本数量占总样本数量的一半,这种情况下怎么采用随机过采样进行处理呢,过采样的比
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可以帮我看看这步出错是因为什么吗?想用Markov switching model去分析回归CSAD~abs(Rm)+Rm2,但是总是运行不了.谢谢帮忙了 aic_values <- num
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我在R语言中使用Survival包进行Cox回归分析 coxph(Surv(time,AE)~Obesity+Underweight+Frequent_AE+ Severe_frequ
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import sys import time import random import numpy as np import gymnasium as gym from frozenlake impo
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为什么在使用R软件进行rr值的meta回归分析的时候,使用收入做回归,为什么会高收入的数据出不来,是模型不适合我的数据吗,怎么解决这个问题
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为什么在graphpad prism中进行酶动力学分析,例如利用其中的非线性回归求解米氏方程的Km,Vmax,会有一个95%置信区间,它显示的结果里面的最佳拟合值是什么意思。
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stata回归分析中出现option fvwrap() not allowed怎么解决
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用SPSS做时间依存协变量Cox回归模型,显示:由于系数未收敛,因此不会对更多模型进行拟合(图1)。结果显示一百多个(图2),但是做普通的COX回归就不会出现这种情况(图3)。这种情况该怎么处理呀,我
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在利用SVR进行回归预测时,matlab编写相关程序需要用到svmpredict函数,svmpredict函数需要输入测试集的自变量(特征)和因变量(标签),如果测试集只有自变量没有因变量如何进行预测
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横断面数据,结局为二分类变量,想做工具变量,但目前不知道如何做logistic回归的工具变量,STATA只有probit回归的工具变量指令,请问应该怎么解决呢
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- 2024-07-03 09:43
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非肿瘤动物模型测序数据样本,样本量少,请问适合用LASSO、SVM-REF等方式筛选关键基因吗?多大样本量比较好?
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作者分析了晚期肝癌A组:FOLFOX4-ATRA与B组:FOLFOX4-Placebo两组患者治疗前后,以及不同治疗疗效CR(完全缓解)、PR(部分缓解)、SD(疾病稳定)、PD(疾病进展)的蛋白质组
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HDFE Linear regression Number of obs = 1,104 Absorbing 1 HDFE gro
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java使用weka中LinearRegression:线性回归MultilayerPerceptron:多层感知器(神经网络)PolynomialRegression:多项式回归SimpleLine
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在使用GRU网络进行多任务回归预测时,模型在训练集的效果较好,在测试集的效果较差。尝试使用了Dropout层防止过拟合,但没有效果。划分数据集时,由于任务需求,不能采取随机划分的方式,而是按照8:2,
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有人能解读一下这个安慰剂检验的结果吗,原假设是不显著的,现在安慰剂检验是表明原假设不显著还是显著呢,安慰剂检验是不是没有过啊,如果没有过能详细解释一下理由吗
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问题遇到的现象和发生背景 请问各位,为什么用怀特检验时,检验多个变量结果显示不存在异方差,把这几个变量拆开单独检验时,存在异方差呢? 操作环境、软件版本等信息 Eviews12操作的
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pred_end <- predict(rpartmodel,testdata[-7], type = 'prob')data_end <- cbind(round(pred_end,3)
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使用多尺度地理加权回归MGWR模型运行中,出现something went wrong during model calibration.Please double check your settin
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先做的门槛回归,发现单门槛、双门槛和单门槛都不通过,不显著。但是加入二次项回归后,一次项显著正相关,二次项显著负相关,请问这是倒U型关系吗?另外又根据连享会的方法加入二次项后又做了断点回归,回归后一个
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该图片中关于SMO说明中,有一段某些情况也可以用于回归,请问这个某些情况指的是哪些,能否麻烦具体说明一下? 还有SMO和additive regression都是可以将大数据分解成小数据,这两者具体