WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Среднее и стандартное отклонение векторов коэффициентов с использованием R?

Как я могу рассчитать среднее значение и стандартное отклонение каждого из коэффициентов для модели N = 1000 MLR, используя R? Вот моя функция:

simfun <- function(a=56.25102409,b=1.78977412,c=0.08664925,n=18,x1.sd=18.87671,x2.sd=18.87671,e.sd=18.87671) {
   X1 <- rnorm(n, mean=0, sd=x1.sd)
   X2 <- rnorm(n, mean=0, sd=x2.sd) 
   e <-  rnorm(n, mean=0, sd=e.sd)
   Z <- a+b*X1+c*X2+e 
   data.frame(X1,X2,Z)
}

statfun <- function(samples) {
    coef(lm(Z~X1+X2,data=samples))
}

library(plyr)
raply(1000,statfun(simfun()))

Ответы:


1

res ‹- .Последнее.значение

> apply(res,2,mean)
(Intercept)          X1          X2 
 57.9515278   1.6696702   0.1116194 
> apply(res,2,sd)
(Intercept)          X1          X2 
  2.5550134   0.3177064   0.2789701 
30.09.2013
Новые материалы

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]