我在尝试拟合有助于变量选择的惩罚性多项式模型时遇到问题。
数据包括从注册到退学或完成的每学期
我正试图在Rmath.h的帮助下，在C中长度为4的给定概率向量下从1,2,3,4抽取一个随机样本。我发现这行代码
我正在尝试使用<code>rjags</code>来拟合<em>多项式逻辑回归模型</em>，因为结果是具有3个级别的分类（名义
我尝试从<code>gmnl</code>参考手册示例中估算潜在类多项式logit模型，它导致错误<code>"Error in t.default(x) :
我感兴趣的是根据各种度量来优化具有3个（或更多）类的多项式回归模型的预测。
对于两类模型
<h2>问题：</h2>
我已经在6个月内对5个类别进行了抽样，在过去的几个月中，它们对某些环境活动的影响
我正在尝试使用代码和优化（不使用程序包）在R中实现多项式回归（mlogit或多项程序包）。
<pre><code>
我正在尝试运行混合效果多项式模型。以下是我的一些数据。
<pre><code>id outcome x
1008
numpy.random具有以下用于生成多项式随机样本的功能。
<pre><code>multinomial(n, p, size)
</code></pre>
但是我
我不是ML专家，但我正在使用Naive Bayes分类器进行垃圾短信预测，该模型运行良好，但是当我告诉我要从
我很好奇是否有人可以帮助我理解使用.predict（）获得单个预测矢量的有效方法，以便使用<code>statsmodels.
我想进行多项式回归，以得出每个接近问题的选择的平均频率，除以一个因子（性别：男性/女性）。
我想共同估算3个变量。其中两个是分类的，另一个是二进制的。因此，我想到了“多元多项式logit模型
我有几个示例，其中每个示例都有两个字符串。一个是原始字符串，另一个是替代字符串。例如，如果
我想编写一个函数，该函数接受数据并运行多项式回归（使用<code>nnet::multinom</code>），然后提取焦点预
我想在R中绘制拟合<code>nnet::multinom()</code>函数的多项式模型的预测概率。我有对数刻度上的数字预测变
我正在使用一个大型数据集，并使用<code>svyglm()</code>运行了一些逻辑回归。我现在正在研究至少有5种可
我进行了一项联合研究，现在尝试使用R包<a href="https://cran.r-project.org/web/packages/ChoiceModelR/ChoiceModelR.pdf" re
我已经在Stata中进行了多项逻辑回归分析，然后进行了Wald检验，希望有人可以确认我的代码正在执行我
关于口头问题的两个问题：
<ol>
<li> 如何使用fitstat准确解释拟合优度？是R2吗？还是LR测试的P值？</
