使用二元和非二元变量的多元线性回归
多元线性回归是一种统计分析方法，用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。它可以通过建立一个线性方程来预测或解释因变量的变化。在多元线性回归中，可以使用二元和非二元变量作为自变量。
二元变量是一种只有两个取值的变量，通常表示为0和1。它可以用来表示某种特征的存在与否，例如性别（男性为1，女性为0）或者是否拥有某种属性（有为1，无为0）等。在多元线性回归中，二元变量可以作为自变量之一，用来探究其与因变量之间的关系。
非二元变量是指具有多个取值的变量，可以是连续变量（如年龄、收入）或者分类变量（如教育程度、职业）。在多元线性回归中，非二元变量可以作为自变量之一或多个，用来探究其与因变量之间的关系。
多元线性回归的优势在于可以同时考虑多个自变量对因变量的影响，从而更全面地分析变量之间的关系。它可以帮助我们理解各个自变量对因变量的相对重要性，并进行预测和解释。
在云计算领域，多元线性回归可以应用于各种场景，例如预测云计算资源的需求量、分析云服务的用户满意度、评估云计算平台的性能等。通过建立合适的多元线性回归模型，可以帮助云计算领域的专家和开发工程师更好地理解和优化云计算系统。
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我希望获得一些关于采用这种方法的最合适方法的反馈。我有一个包含收入数据和各种相关变量的df。我希望确定哪些变量可以预测收入。这些变量既是二进制的，也是非二进制的 我将在下面展示一个示例df，并谈谈我的想法： import pandas as pd
'Date' : ['01/01/18','01AM 1
浏览 26提问于2019-06-03得票数 0
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我想知道如何插入一个作为二元变量的函数的变量。很抱歉，如果这个问题听起来不清楚，我是R的新手。这是我尝试做的一个例子:使用多元线性回归，我的模型包括评估Y和预测因子X1，X2，X3，X4和X5 X1，X2，X3是否正常(连续？)变量和X4，X5二元变量(取值为0或1)到目前为
浏览 2提问于2013-05-19得票数 1
我只是想知道是否有可能用多元回归(使用lm())绘制特定变量的回归线，同时保持其他变量的均值，并将回归线拟合到二元散点图上？有一个名为cplot()的函数来自margins包，它可以完成这个任务，但是这个函数似乎不能在X平面上包含数据点。所以我想知道是否有人尝试过使用lm()函数来做到这一点？
The relationship between Car Sales and Inco
浏览 0提问于2020-02-11得票数 0
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我将我的数据拟合成一个多元线性回归Y = BX + \Xi，其中的响应是二元Y\in R^{n\times 2}，预测器是单变量的，但被提升到投影平面来解释截距X\in R^{n\times 2}。现在，找到最合适的方法可以减少到\hat B = (X^T X)^{-1}X^T Y。
但我有兴趣在0.7周围找到一个\hat B信任区。我该怎么做？
浏览 0提问于2020-01-23得票数 2
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我正在寻找一种使用R来计算多变量函数(5个变量)的线性插值的方法。akima包提供了一种在二元情况下计算线性插值的方法。可以使用函数interp在matlab中执行多元线性插值，但我想知道在R中是否有同样的方法。
希望有人能帮助我！谢谢!
浏览 4提问于2015-03-12得票数 4
我是数据科学的初学者，需要一个主题的帮助。因此，首先我想要应用“分类”，然后将“回归”应用于此输出。我该怎么做呢？
浏览 0提问于2020-11-14得票数 1
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我们有几个独立变量(一些是超过5级的连续变量，一些是二进制的，一些是准区间的(5级-分类)。我们还有5个因变量，它们共享一个共同的结构。将所有连续/准区间作为协变量，并将二元变量作为因子变量进行MANOVA是否有用-或者进行5个单独的多元回归分析？
谢谢
浏览 2提问于2014-12-01得票数 0
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二值结果变量的OLS回归方法
、、、、
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为什么不进行逻辑回归？是否存在使用logit模型的缺点/限制？例如，在
浏览 11提问于2020-08-21得票数 3
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我有一个大型数据集，其中包含36个变量(以%iles为单位)来描述学生，然后输出的是学生成绩为%ile。我正试着用这36个变量来预测一个学生是否会失败。排在倒数2%的位置。我的第一次尝试是采用二值分类的神经网络，迫使该模型预测学生要么处于最低的2%ile，要么没有。在阅读了几篇关于FHarrell.com的文章之后，我在想，一种二元逻辑回归，它输出处于最底层百分位数的概率是更好的？
浏览 0提问于2020-05-29得票数 1
2回答
根据研究问题，对数据集进行统计分析，利用R建立logistic回归模型和多项式线性模型。但是，我想知道应该使用缺失值估算来完成数据集的步骤。我已经完成了对原始数据集中每个变量的单变量分析，发现有三个连续变量和两个类别变量，有大量的缺失数据。在对每一个变量进行二元分析和图解处理后，我想使用缺失数据的</e
浏览 0提问于2019-08-11得票数 6
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因此，我试图用一些预测因子来解释我的严格有界变量(百分比)--分类和数值。我已经读了很多关于这个话题的文章，但我仍然对其中的一些论点感到困惑。我回归的目的是解释，而不是预测。对严格有界的结果变量运行线性回归会带来什么后果？
浏览 0提问于2019-05-26得票数 0
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我正在尝试运行一个具有二元自变量的线性回归-我希望得到1个估计值，比较那些值为1的值和那些值为0的值，然而，当我运行模型时，我得到了2个估计值-1对于二元变量的每个值？有没有想过我可能做错了什么？(我已经检查过了，我的变量绝对是二进制编码为0和1)Call:
lm(fo
浏览 0提问于2018-06-26得票数 0
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因此，我想用Python学习2D输入和输出Z之间的映射。 TypeError: m >= (kx+1)(ky+1) must hold
问题是二元样条的scipy
浏览 2提问于2013-07-26得票数 3
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有人能帮我解释一下在多元回归模型中测试多重共线性的别名函数输出吗？我知道我的模型中的一些预测变量是高度相关的，我想使用别名表来识别它们。3Years1 Daily1 Weekly1值、推荐、6个月、12个月、2年、3年、每日、每周和每月是二元分类变量Score、Comments、Pros、Cons、A
浏览 1提问于2017-07-26得票数 7
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我的任务是为一个预测问题(输入参数有数字和分类变量的组合)建立一个多元线性回归模型。 如果我使用人工神经网络(ANN)来构建一个进行预测的模型，这是多元线性回归模型还是深度学习模型？如果我可以使用ann来构建多元线性回归模型，我会感到困惑。
浏览 47提问于2019-01-24得票数 0
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例如，我有一个具有3个不同值的可变颜色。我如何转换它，以便我可以在线性模型中使用这个变量？我读过关于虚拟变量的文章，但是由于这三个变量相互依赖(如果值是"red"，那么它不是“黑色”)，我可以使用虚拟变量吗？自变量不应该相互依赖吗？
浏览 0提问于2017-10-14得票数 0
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浏览 0提问于2019-06-10得票数 0
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回归模型中的变量选择
、、、、
我建立了价格预测数据模型，使用多元线性回归，岭，拉索和弹性网络回归，最初我有215个变量。在创建模型之后，我运行了python代码来检查最终模型中使用了多少变量，这是python代码，用于检测岭回归中变量的数量，
print("Ridge Regression Selected " + str然后选择了212个多元回归
浏览 0提问于2020-01-25得票数 0
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我是一个新兴的数据分析师，并致力于我的第一个广泛的项目，是关于NLP和情绪分析。
我使用了随机森林，多元朴素贝叶斯，伯特等模型。然而，我也在尝试实施逻辑回归，并偶然发现了它的代码，但他们没有提到“多项式”。当我在网上阅读时，我发现存在多个Logistic回归。我的问题是:我是用LOGISTIC回归还是多项式LOGISTIC回归？他们之间有什么区别？他们说概率是二进制的</e
浏览 8提问于2022-09-04得票数 0
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