我试图根据 iOS14 操作系统的采用率预测 DAU 用户的百分比。例如，我有前 8 天的采用率（在表 1 中）% DAU
所以，我弹出了一个问题，要求我在基于某个结果和特定虚拟变量的比例数据的逻辑回归模型中生成一
我的前向验证循环有问题。
我使用的是 ARMA-GARCH 模型。
我想将所有 h+1 预测存储在我的测试
我正在尝试计算此财务数据的 Beta。我想提取回归的第一个系数并将该值放入一个新列中。这必须单独为
我想在 R 中安装一个 glm。
我使用的预测变量是 4 个变量：
年龄、性别、艾滋病毒
但我想以一种方式拟
我正在尝试为我的 CNN 深度学习模型预测估计任意不确定性。所以我将损失从 mse 改为负对数似然。但是
我有一个包含 11 个属性的数据框，其中两个是目标。我想选择要处理的加权属性。但是，我只能通过将
我正在估计一个包含三个变量的 VAR 模型。现在我知道 coint.test() 可用于测试两个时间序列的协整，但不
我的循环一遍又一遍地运行第一次迭代，而不是扩展和运行 t+1、t+2、t+n 估计。
任何人都可以指出
我正在用以下变量估计 VAR 模型：GDP 和投资。问题是我不仅有一个结构性断裂，而且有两个。现在我创
我今天在一个虚拟数据集上使用了 Theil Sen 估计器：
<pre><code>library(mblm)
library(RobustLinearReg)
library(WRS);
下面是一个非常简单的<code>TensorFlow</code> 2 图像分类模型。
请注意，损失函数不是通常的 <code>SparseCategor
我正在尝试运行 diff-in-diff 回归，其中每个处理的变量（批次）与许多未处理的对照批次相匹配。我根据
我已经习惯了 Stata 并且对使用 R 包非常陌生。
Stata 对线性和逻辑回归具有套索推理。但是，它没有用于
我正在尝试调整下面定义的广义线性模型：
数据：<a href="https://drive.google.com/file/d/1iJdZbEVwf0_zFnGUrNmVB
我已经分别为每个组绘制了回归线。如何添加另一条综合所有组信息的回归线？
这是我的原始 R 脚
我正在使用 caret 包中的 <code>train()</code> 函数来拟合多元回归和 ML 模型来测试它们的拟合度。我想编写
我正在 PROC GENMOD 中运行一系列二元对数二项式回归，每个模型使用相同的结果和一个二元 (1/0) 预测器。
我目前正在处理一个在预测变量和响应变量中都有很多零的数据集。响应变量是连续的，并且非常向右
在阅读有关 GVC 的文章时，我偶然发现了以下回归方程：
“第一个回归分析将依赖于以下等式：
