คำถามติดแท็ก linear-regression

เมื่อเรามีการคาดการณ์มูลค่าของที่เด็ดขาด (หรือไม่ต่อเนื่อง) ผลที่เราใช้การถดถอยโลจิสติก ฉันเชื่อว่าเราใช้การถดถอยเชิงเส้นเพื่อทำนายค่าของผลลัพธ์ที่ได้จากค่าอินพุต จากนั้นความแตกต่างระหว่างสองวิธีคืออะไร?

242 machine-learning  data-mining  linear-regression 

ฉันสงสัยว่าจะเพิ่มเส้นสมการถดถอยและ R ^ 2 ggplotบน รหัสของฉันคือ: library(ggplot2) df <- data.frame(x = c(1:100)) df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40) p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) + geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = y ~ x) + geom_point() p ความช่วยเหลือใด …

227 r  ggplot2  linear-regression  r-faq 

ฉันมีชุดข้อมูลและฉันต้องการเปรียบเทียบว่าบรรทัดใดอธิบายได้ดีที่สุด (พหุนามคำสั่งต่าง ๆ เลขยกกำลังหรือลอการิทึม) ผมใช้งูหลามและ Numpy polyfit()และเหมาะสมพหุนามมีฟังก์ชั่น แต่ฉันไม่พบฟังก์ชันดังกล่าวสำหรับการยกกำลังแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลและลอการิทึม ยังมี .... บ้าง? หรือวิธีการแก้มันเป็นอย่างอื่น?

157 python  numpy  scipy  curve-fitting  linear-regression 

ฉันไม่พบไลบรารี python ที่ทำการถดถอยแบบทวีคูณ สิ่งเดียวที่ฉันพบคือการถดถอยอย่างง่ายเท่านั้น ฉันต้องถอยหลังตัวแปรตาม (y) เทียบกับตัวแปรอิสระหลายตัว (x1, x2, x3 ฯลฯ ) ตัวอย่างเช่นด้วยข้อมูลนี้: print 'y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7' for t in texts: print "{:>7.1f}{:>10.2f}{:>9.2f}{:>9.2f}{:>10.2f}{:>7.2f}{:>7.2f}{:>9.2f}" / .format(t.y,t.x1,t.x2,t.x3,t.x4,t.x5,t.x6,t.x7) (ผลลัพธ์สำหรับด้านบน :) y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 -6.0 -4.95 -5.87 -0.76 14.73 4.02 0.20 0.45 -5.0 -4.55 …

130 python  numpy  statistics  scipy  linear-regression 

ฉันพยายามอย่างมากที่จะเพิ่มเส้นการถดถอยใน ggplot ฉันลองใช้ abline ครั้งแรก แต่ฉันไม่สามารถทำให้มันใช้งานได้ จากนั้นฉันก็ลองสิ่งนี้ ... data = data.frame(x.plot=rep(seq(1,5),10),y.plot=rnorm(50)) ggplot(data,aes(x.plot,y.plot))+stat_summary(fun.data=mean_cl_normal) + geom_smooth(method='lm',formula=data$y.plot~data$x.plot) แต่มันก็ใช้ไม่ได้เช่นกัน

121 r  ggplot2  regression  linear-regression 

ฉันจะบอกให้ R ใช้ระดับหนึ่งเป็นข้อมูลอ้างอิงได้อย่างไรหากฉันใช้ตัวแปรอธิบายไบนารีในการถดถอย มันใช้เพียงระดับหนึ่งโดยค่าเริ่มต้น lm(x ~ y + as.factor(b)) ด้วยb {0, 1, 2, 3, 4}. สมมติว่าฉันต้องการใช้ 3 แทนศูนย์ที่ใช้โดย R

112 r  regression  linear-regression  categorical-data  dummy-variable 

ฉันต้องการทำการถดถอยเชิงเส้นใน R โดยใช้lm()ฟังก์ชัน ข้อมูลของฉันเป็นอนุกรมเวลารายปีโดยมีหนึ่งฟิลด์สำหรับปี (22 ปี) และอีกฟิลด์หนึ่งสำหรับรัฐ (50 สถานะ) ฉันต้องการให้พอดีกับการถดถอยสำหรับแต่ละสถานะดังนั้นในตอนท้ายฉันมีเวกเตอร์ของการตอบสนอง lm ฉันนึกภาพออกว่าทำลูปสำหรับแต่ละสถานะจากนั้นทำการถดถอยภายในลูปและเพิ่มผลลัพธ์ของการถดถอยแต่ละครั้งให้กับเวกเตอร์ อย่างไรก็ตามนั่นดูเหมือนจะไม่เหมือน R มากนัก ใน SAS ฉันจะทำคำสั่ง 'โดย' และใน SQL ฉันจะทำ 'จัดกลุ่มตาม' R ทำแบบนี้คืออะไร?

97 r  regression  linear-regression  lm 

ฉันพยายามที่จะสร้างการถดถอยเชิงเส้นในพล็อตที่กระจายผมได้สร้าง แต่ข้อมูลของฉันอยู่ในรูปแบบรายการและตัวอย่างทั้งหมดที่ฉันสามารถหาของใช้จำเป็นต้องใช้polyfit ไม่ยอมรับรายการแม้ว่า ฉันได้ค้นหาสูงและต่ำเกี่ยวกับวิธีการแปลงรายการเป็นอาร์เรย์และดูเหมือนไม่มีอะไรชัดเจน ฉันพลาดอะไรไปรึเปล่า?arangearange ต่อไปนี้ฉันจะใช้รายการจำนวนเต็มเป็นข้อมูลเข้าได้ดีที่สุดpolyfitอย่างไร นี่คือตัวอย่าง polyfit ที่ฉันกำลังติดตาม: from pylab import * x = arange(data) y = arange(data) m,b = polyfit(x, y, 1) plot(x, y, 'yo', x, m*x+b, '--k') show()

89 python  numpy  matplotlib  linear-regression  curve-fitting