我最近开始学习回归的基础知识，作为初学者，我开始学习线性回归。我读到这篇文章说，对于这种特殊类型的回归，自变量和因变量之间的关系必须是线性的，这意味着我只能用线性回归来预测“线”：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/但是，我开始想知道如何建模像"y= log(x)“或”y= sqrt(x)“或"y=e
浏览 0提问于2019-03-15得票数 2
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我正在进行一个线性回归实验，对一个因变量进行评估，然后将因变量转化为一个对数尺度，然后再进行一次训练/执行的线性回归。是否可以在模型的平均绝对误差或根均方误差与因变量统计量之间建立比率，以便对模型进行比较？模型平均Abs误差: 14831.26<
浏览 10提问于2022-09-08得票数 0
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我试图在R中进行主成分回归分析( PCR )，通常我会做主成分分析( PCA )，但是我有多重共线性，并且读到PCR可以处理这个问题。下面是一个使用iris数据集的示例。library(pls)将Petal.Length与所有其他变量进行比
浏览 0提问于2017-08-25得票数 0
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我一直在网上寻找在Excel中进行多元回归的可能性，在那里我看到了Analysis ToolPak可以完成这项工作。然而，分析ToolPak似乎可以处理多变量线性回归，但不能处理多元线性回归(其中多元线性回归可能有多个因变量Y1，…，Yn = x1+x2..+xn，而一个因变量可以有多个自变量Y= x1+x2+..是否有一种方法可以在Excel中进行多元回归，还是应该开始寻找其他程
浏览 10提问于2015-06-22得票数 0
我对编码很陌生，我试图理解下面的python代码行，特别是for循环。有人能帮我详细了解一下吗？regression_model.fit(X_train, y_train)
print("The coefficient for {} is {}".format(col_name, regression_model.coef_[0][idx]))
浏览 1提问于2020-06-22得票数 0
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如何在SPSS中使用1个预测变量(个性得分)和8个因变量(污名得分对8个不同的案例研究)进行回归分析？我试着使用这个过程，就像在之前的文章中看到的那样：虽然这使我不必做8个独立的线性回归-我不能以这种方式获得完整的输出我点击了options框并选择了参数估计，但没有针对回归或R值的复选框。有人知道如何</
浏览 36提问于2014-12-19得票数 0
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在这种情况下，我有一个时间序列，这是我每天使用的热量超过一年的时间序列。另一个时间序列是我所在位置的最高和最小观测温度(以度为单位)。我有煤气炉和煤气热水器。我想要做的是找到基准使用的温度每天，没有部分波动的温度。我假设与温度有关的波动主要是炉子，剩下的是热水器。是否有更好的方法来进行不同的分析？还是我错了，我可以将基线与温度相关的波动隔离开来？谢谢
浏览 2提问于2021-09-19得票数 1
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我为一篇PhD论文收集了数据，需要帮助我理解如何构建一个路线图来进行分析和统计分析。PhD本身并不是在统计或机器学习，但我想了解的步骤和类型的分析，我必须遵循的数据分析的高级学位？一般来说，我应该如何处理这个问题呢？
在我收集的数据中，有623项观察，包括一个连续因变量和13个自变量(连续、分类和序数)，它们是根据研究经验和文献综述定义的。我考虑做几个回归分析来预测因变量，并研究其上的影响因素(如果它们是正的、负的，以及它们的大小)。我尝试过多元线性回归</em
浏览 0提问于2015-09-19得票数 1
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我想对多个文件的RNA序列数据进行线性回归分析，而不需要任何复制和控制。我不想与对照进行比较，我想基本上运行线性回归。例如，我有100个成对的end输入文件，对应于100个不同的品种。我正在使用salmon创建TPM值，然后我想测试自变量(每个化合物是所有100个品种的向量)和因变量之间的回归关系，作为所有品种的TPM值。我已经在quant.sf文件中使用鲑鱼的TPM值，我想在R中执行线性<
浏览 25提问于2020-04-21得票数 0
我知道探地雷达是用来生成函数的概率分布的，它可以对丢失的数据进行稳健的估计，但是有可能做出概率预测吗？(或者用于分类的高斯过程可以做到这一点？)
谢谢你的帮助。:-)
浏览 2提问于2014-05-30得票数 0
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多元线性回归
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我正在尝试使用GLSMultipleLinearRegression (来自apache commons-math包)进行多元线性回归。它需要一个协方差矩阵作为输入--我不确定如何计算它们。我有一个因变量数组和3个自变量数组。注意:3个自变量中的每个变量都有200个项目巴拉尼
浏览 2提问于2009-08-28得票数 3
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本文用SPSS软件对以下数据样本进行了分析，以找出(Type_of_Sacrum)的因变量与(性别、S.weight、S.length、S.width、Body_Mass)自变量之间是否存在相关性我使用了Type_of_Sacrum和性别的X平方模型。我还使用线性回归(Type_of_Sacrum和S.weight，S.length，S.width和Body_Mass)。我不确定我是否做了正确的事情，特别是因变量(Type_of_Sacrum)是名义的。
浏览 1提问于2018-09-29得票数 1
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我试图将岭回归应用于一个电信数据，其中因变量，搅动是一个范畴变量，30个中只有3个连续的预测变量，其中存在多共线性。我能用岭回归法吗？
浏览 19提问于2021-12-11得票数 0
我有一个数据集，其中：X2 -连续自变量我希望用X1和X2来预测y。线性回归对此合适吗？(对一个分类自变量进行回归有意义吗？)如果是这样的话，当X1是一个分类自变量(例如眼睛颜色)时，我如何使用线性回归？
我是否应该为X1中的每个类别创建一个单独的线性回归模型？还是尝试创建一个多元线性回归模型？在线上主要有关于连续独立-&g
浏览 2提问于2018-10-16得票数 1
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线性回归模型
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我是机器学习的新手，我想学的第一个概念是线性回归。我读过，要应用线性回归，我需要使用线性模型。从这个假设出发，我知道这是一个简单的线性回归模型：线性回归的定义是，因变量y应该是参数w的线性组合(但对于自变量x则不一定相同)。所以我们可以说，这也是一个线性回归模型：在
浏览 0提问于2018-06-26得票数 2
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我想用lm函数做线性回归。我的因变量是一个名为AccountStatus的因子作为自变量，我有几个数值变量：Loan to value、debt to income和interest rate。有没有可能用这些变量进行线性回归？我在网上找到了一些关于dummy的东西，但这
浏览 1提问于2014-03-05得票数 12
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我想问一个关于多参数线性回归模型的问题。问题如下:我们现在有100家公司的数据，对于每一家公司，我都有三个季度的参数A，B，C，D的数据。我通过简单地对B，C，D进行线性回归得到B4，C4，D4，但问题是我用这种方式得到的A4比仅仅对A进行线性回归更糟糕。
有人能告诉我这个问题的更好的解决方案吗？谢谢
浏览 2提问于2017-08-27得票数 0
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