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- Fr Jun 14, 2019 7:14 pm
- Forum: Regressionsmodelle
- Thema: GLS Regression
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Re: GLS Regression
Dann werde ich mich daran mal versuchen :roll: Ich habe auch ein ähnliches Problem, wenn ich die Schleife für die Ridge Regression verwenden möchte. Wenn ich mal dein iris Beipiel verwende: sapply(126:nrow(iris), function(i) lm( rep(1, i-5) ~ . + 0, data=iris[6:i, -5])$coef) müsste mir das mit lambd...
- Fr Jun 14, 2019 2:12 pm
- Forum: Regressionsmodelle
- Thema: GLS Regression
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Re: GLS Regression
Hallo Nele, aus welchem Paket ist die Funktion gls() :?: ist es das Paket nlme :?: Gruß, Jörg p.s.: Das passiert mir selten, aber diesmal ist es wieder passiert. Statt Deine Nachricht zu zitieren bin ich auf den Knopf "Editieren" gekommen ... Das tut mir leid. Ich bitte um Entschuldigung. ...
- Fr Jun 14, 2019 12:16 pm
- Forum: Regressionsmodelle
- Thema: GLS Regression
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GLS Regression
Hallo zusammen, ich möchte neben der OLS Regression noch die GLS Regression auf meinen Datensatz anwenden. Leider klappt das nicht so ganz, wenn ich es mit einer Schleife schreibe. Wenn ich die GLS Regression für die Zeilen 451:570 anwende gibt es mir die Koeffizienten aus: gls(y ~ .+0, data=data mö...
- Fr Jun 07, 2019 2:47 pm
- Forum: Regressionsmodelle
- Thema: Ridge Regression
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Ridge Regression
Hallo zusammen, ich versuche gerade die Ridge Regression an dem dataset "swiss" durchzuführen. Ich habe mit der glmnet Funktion so gut wie keine Erfahrung und scheitere gerade komplett. Momentan sieht mein Code so aus: swiss <- datasets::swiss x <- swiss y <- rep (1, times =47) lambda <- 1...
- Fr Jun 07, 2019 1:42 pm
- Forum: Funktionen und Pakete
- Thema: Formelergebnisse abspeichern und wiederverwenden
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Re: Formelergebnisse abspeichern und wiederverwenden
So klappts,
danke Bernhard!
danke Bernhard!
- Do Jun 06, 2019 12:14 pm
- Forum: Funktionen und Pakete
- Thema: Formelergebnisse abspeichern und wiederverwenden
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Formelergebnisse abspeichern und wiederverwenden
Hallo zusammen, ich habe folgende vereinfachte Formel: y_t+1 = 5*y_t diese möchte ich über T = 10 anwenden. Der Startwert y_0 = 5, also: y_2 = 5*5 = 25 y_3 = 5* 25 = 125 y_4 = 5* 125 usw. Hat jemand eine Idee wie ich das vereinfacht schreiben könnte, sodass es mir am Ende die Ergebnisse in einem Vek...
- Mi Mai 29, 2019 1:12 pm
- Forum: Allgemeines zu R
- Thema: elementweise Matrizenrechnung mit Beträgen
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Re: elementweise Matrizenrechnung mit Beträgen
Vielen Dank für die Antwort, so klappt das schon mal! :D Wie sähe das denn aus wenn ich das jetzt mehrmals über mehrere Zeilen anwenden möchte? Also mit zum Beispiel folgender Matrix: A <- matrix(c(3, 5, 3, 4, 2, 3, 4, 3, 4, 5, 2, 3, 2, 3, 5, 4, 4, 3, 5, 2, 3, 5, 3, 4, 2, 3, 4, 3, 4, 5, 2, 3, 2, 3, ...
- Di Mai 28, 2019 2:23 pm
- Forum: Allgemeines zu R
- Thema: elementweise Matrizenrechnung mit Beträgen
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elementweise Matrizenrechnung mit Beträgen
Hallo zusammen, ich habe ein Problem mit der elementweisen Matrizenrechnung. Erst mal ein kleines Beispiel: Ich habe eine Matrix A: [1] 2 3 4 5 [2] 4 2 3 5 [3] 3 5 2 4 Jetzt möchte ich elementweise Zeile 1 von Zeile 2 subtrahieren und die Beträge addieren, also: [1] abs(4-2) abs(2-3) abs(3-4) abs(5-...
- Fr Mai 24, 2019 5:40 pm
- Forum: Regressionsmodelle
- Thema: for-Schleife bei linearer Regression
- Antworten: 8
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Re: for-Schleife bei linearer Regression
Hallo Jörg, leider kann ich dir keine gute Antwort auf die Frage, warum es kein sapply() sein soll geben. Es funktioniert prima mit der Funktion. Jedoch muss ich mit dem Ergebnis weiter rechnen und dabei wieder (for) Schleifen verwenden. Ich hatte gehofft die for- Schleife besser zu verstehen durch ...
- Sa Mai 18, 2019 10:14 am
- Forum: Regressionsmodelle
- Thema: for-Schleife bei linearer Regression
- Antworten: 8
- Zugriffe: 948
Re: for-Schleife bei linearer Regression
Vielen Dank schon mal für die Antworten. Dass der Einser Vektor als abhängige Variable eine Konstante ist, ist so beabsichtigt. Und so wie Jörg das verstanden hat habe ich es eigentlich gemeint, also meine erste Regression lautet dann (danke für die Verschönerung): REG1 <- lm(rep(1, times = 120) ~ ....