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GAM을 사용할 때 잔여 DF는 (코드의 마지막 줄). 그게 무슨 뜻이야? GAM 예제를 넘어 서면 일반적으로 자유도는 정수가 아닌 숫자 일 수 있습니까?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 1.2445 6.0516 (Dispersion Parameter …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

R lavaan 패키지 를 사용하여 구조 방정식 모델을 추정하고 있습니다. 모델이 1 개의 잠재 성 변수와 2 개의 명시 적 설명 변수가있는 1 개의 내인성 매니페스트 변수로 구성되어 있다고 가정합니다. group = {0,1} attitude1 = latent,scale age = respondent's age 원하는 용암 모델은 다음과 같습니다 (작동하지 않음). model <- ' …

13 r  interaction  sem  lavaan 

를 사용하여 확인 요인 분석 (CFA)을 시도하고 lavaan있습니다. 에 의해 생성 된 출력을 해석하는 데 어려움을 겪고 lavaan있습니다. 수집 된 설문 조사 데이터의 항목이 지원하는 4 가지 요소가있는 간단한 모델이 있습니다. 요인은 유효한 측정의 역할을 할 가능성이있는 것처럼 항목에 의해 측정 된 것과 일치합니다. 도움 나에 의해 생성 된 다음과 …

11 r  sem  confirmatory-factor  lavaan 

잠복 변수 (SEM)를 사용한 구조 방정식 모델링에서 일반적인 모델 공식은 잠복 변수가 일부 변수에 의해 발생하고 다른 변수에 의해 반영되는 "다중 표시기, 다중 원인"(MIMIC)입니다. 다음은 간단한 예입니다. 기본적으로 f1의 회귀 결과입니다 x1, x2그리고 x3, 그리고 y1, y2그리고 y3에 대한 측정 지표이다 f1. 복합 잠재 변수를 정의 할 수도 있는데, 여기서 …

10 sem  latent-variable  lavaan