R中多模态分布回归分析的方法和工具是什么？
R中多模态分布回归分析的方法和工具是什么？
提问于 2022-02-14 20:18:49
我有一组变量X1、X2和Y，它们之间的关系图如下所示。X2值用于颜色编码。
X1、X2和X3是整数变量。
观察到的模式是多模态的。
基于X1和X2的预测Y的最佳方法是什么？
我们可以使用非线性或跨栏模型来解决这个问题吗？
此外，在R中实现这一目标的工具有哪些？
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2022-02-15 09:25:02
一般来说，没有必要担心反应的分布。虽然您显示的是双变量图，但多模可能是由X2 (或其他丢失的变量)解释的。
重要的是模型残差的分布(如果有关系的话)。
如果残差是非正常的，那么某些推论可能是无效的，尽管如果使用模型进行预测，这可能根本不是一个问题。
如果你真的有一个曲线关联，那么你可以考虑：
- transformations
- non-linear terms
- splines
- generalised加性模型(GAMs)
- non-linear模型
当然，如果根本的问题是缺少解释变量，那么这些方法中的一些可能会导致模型过度拟合。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/71117821
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
