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나는 7 개의 다른 공변량과 출력 변수 인 '성공률'을 포함하는 데이터 세트를 가지고 있습니다. 성공률을 예측하는 중요한 요소를 찾으려고합니다. 내 데이터 세트의 공변량 중 하나는 700 개의 값 (0-700)을 취하는 범주 형 변수로, 각 변수는 자신이 속한 지구의 ID를 나타냅니다. 로지스틱 회귀를 수행하는 동안이 변수를 어떻게 처리해야합니까? 더미 행

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선형 회귀를 플로팅하면 MATLAB이됩니다.

데이터에 선형 회귀 분석을 적용하기 위해 MATLB의 fitlm 함수를 사용하고 있습니다. 이것은 아주 쉽게 이루어집니다. 아직 확실하지 않은 곳에서는 내 데이터를 줄이는 방법이 있습니다. 예를 들어 회귀 테이블에서 아래 코드를 실행하면 회귀선이 절편 = 0.023851 및 기울기 = 0.56421을 가질 것이라고 생각합니다. 그러나 절편과 기울기를 결정하

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ShinyIncubator : matrixinput을 사용한 선형 회귀

R에 익숙해 져서 죄송합니다. 지금 당분간 문제를 직접 처리해 보았지만 알아낼 수는 없지만 해결하기는 쉽습니다. . 일부 통계 분석 (예 : 선형 회귀 분석)을 수행하고 matrixInput을 통해 사용자가 직접 데이터를 입력하게하고 싶습니다. library(shiny) library(shinyIncubat) df <- data.frame(matrix

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Python 회귀 분석 오류

아래에 언급 된 코드로 회귀 분석을 실행하려고합니다. ImportError가 발생했습니다 : statsmodels.api라는 모듈이없고 matplotlib.pyplot이라는 모듈이 없습니다. 이 오류를 극복하기위한 제안이 있으면 감사하겠습니다.

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dynlm과 dlm은 동일한 수학 표현식을 사용합니까?

현재 분석을 위해 동적 선형 회귀 (dynlm)를 사용하고 있습니다. 그러나 동적 선형 모델 (dlm)이라는 다른 모델도 있습니다. dlm은 West와 Harrison (1989) 및 모든 곳의 공식 수학 표현식을 가지고 있습니다. 그러나, 나는 다른 곳에서 dynlm에 대한 공식적인 수학적 표현을 발견 할 수 없다. 공식 R 프로그램 문서조차도 구술 적으

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Keras의 CNN 회귀 작업에서 기이 한 평균 제곱 오류 동작

이미지 관련 회귀 작업에 대해 alexnet과 유사한 CNN을 사용하고 있습니다. 나는 손실 함수에 대해 rmse를 정의했다. 그러나 첫 번째 신기원에서 훈련 도중 손실은 큰 가치를 나타 냈습니다. 그러나 두 번째 시대 이후에는 의미있는 가치로 떨어졌습니다. 여기에 있습니다 : 1/51 [..............................] - ETA:

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Sas 테이블 자체가 비 웁니다.

그래서 이분 산성에 대한 여러 테스트를 만들도록 가르쳐야 할 SAS의 연습을하고 있습니다. 테스트를 수행 한 후 변수를 수정하기 위해 테스트 잔여를 유지해야합니다. 그러나 d 테이블은 항상 0 관측으로 끝납니다. 원래 데이터 세트를 기반으로했기 때문에 d 테이블은 마치 자체가 비어있는 것처럼 보입니다. 나는 그것에 3 시간을 보냈다, 나는 그것이 그것을 할

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Excel 상관 관계 R^2는 더 많은 요소가 포함되면 감소합니다.

Excel을 사용하여 매출과 변수 사이의 회귀 분석을 실행합니다. 또한 항상 선형 방정식의 y 절편을 0으로 설정했습니다. 더 많은 변수와 상관 관계 r^2를 계산할 때 r^2가 많이 떨어집니다. r^2가 더 많은 변수가 포함되면 증가해야하기 때문에 이것은 매우 이상합니다. 나는 꽤 r^2를 조절하지 않았고, r^2를 조절하지 않았다고 확신한다. y 절편을

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커브 피팅 또는 회귀를 사용하는 압축. 기하 급수적으로 증가하는 시리즈를 압축하고 싶습니다

다음과 같이 데이터를 압축하고 싶습니다. 10 104 1006 2010 10043 20311 102343 ... 데이터는 항상 증가하는 순서입니다. 범위는 0에서 1 백만 사이입니다. 나는 다항식 곡선 피팅을 사용하고 있지만 어떤 언어에도 능통하지 않아 받아 들일만한 결과를 얻지 못했습니다. 나는 단지 일을하려고 노력합니다. 파이썬 코드가 할 것입니다.

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부트 스트랩을 사용하여 샘플 수를 늘리는 것이 합리적입니까? 그렇다면 어떻게 그것을 성취 할 수 있습니까?

나는 15 개의 샘플을 가지고 있으며 회귀 분석을하기에는 다소 적다. 누군가는 부트 스트랩 기술을 사용하여 샘플 수를 늘리면 내 데이터가 통계적으로 더 의미가 있다고 말했습니다. 그래서 나는 노력했다. 내가 처음 시도한 것은 파이썬에서 scikit-learn에서 '리 샘플 (resample)'기능을 통해 샘플 수를 15에서 1000 개로 늘리는 것이 었습니