我试着用大约91个数据点进行回归分析。当我最初进行回归分析时，我得到的R值为0.366733。随后，我对数据点从小到大进行了排序，然后进行了回归分析。我的新R值是0.04323。原始数据点的排列顺序是否会影响回归分析
浏览 0提问于2018-10-20得票数 2
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数据集的机器学习分析
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我试图对这个数据集做一个高级分析，我已经使用不同的回归技术，如岭回归、拉索回归和弹性网络回归，做了房价预测分析。
此外，我想做机器学习分析与数据集。对于上述数据集，我能做什么样的预测？
浏览 0提问于2020-01-24得票数 -1
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我现在正在学习Python中的回归分析。我想问一下，如果我对以下散点图变量进行回归分析，在Python中什么(以及为什么)会提供准确的结果: SLR或多项式回归 ?
浏览 14提问于2020-09-04得票数 0
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据我所知，多项式回归是回归分析的一种特殊类型，它比线性回归更复杂。有没有可以做到这一点的python模块？我在matplotlib、scikit和numpy中查找过，但只能找到线性回归分析。
浏览 4提问于2015-07-14得票数 11
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是否有简单的内置SPSS函数进行线性回归？我想做一个白色测试，Durbin(或检查残差的相关图)，F-检验冗余变量，并查看方差通胀因素。
浏览 0提问于2017-04-25得票数 0
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我需要使用knime进行回归分析。我是一个python用户，我也知道knime，但不是很深入！我通常使用python中的statsmodel进行回归分析和处理统计模型。但是，为了将回归问题作为机器学习问题来解决，我使用sklearn回归模型。python中的每一个包都有它自己的好处，在你的任务中加深了它的好处，还有不同的输出视图，这对于以正确的方式解决问题非常重要。如果我计划进行回归分析，推荐使用哪些节点？
非常感谢您的帮助
浏览 21提问于2021-05-04得票数 0
维基百科关于Logistic回归的文章说：有人能帮助我理解线性判别的假设是什么，他们持有的一个例子，以及如何应用Bayes规则的结果在Logistic模型中。是否可以正确地说，Logistic<em
浏览 0提问于2016-05-06得票数 2
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我一直在谷歌上试图找到一个好的函数/包来执行多元回归(即预测多个连续变量，给定另一组多个连续变量)。
我希望使用像fitlm()这样的东西，因为它还给出了p值统计和R平方统计。真的存在这样的东西吗？
浏览 1提问于2016-03-24得票数 1
我猜他们使用鉴别分析来描述，例如在第4.4章。在詹姆士街。阿尔。“统计学习及其在R中的应用简介”？第二部分仍然涉及到z <- .Call(C_Cdqrls, x, y, tol, FALSE)和我所不期望的，线性回归和判别分析在数学层面是相同的。，我是不是错过了明显的？
浏览 2提问于2019-07-09得票数 5
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我熟悉G*Power作为功率分析工具，但在互联网上还没有找到描述如何在R中计算逻辑回归的功率分析的资源。pwr包没有将逻辑回归列为一个选项。
浏览 2提问于2014-12-02得票数 5
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我在R中运行回归分析，不确定如何将回归分析结果直接导出到标准回归表格式的Excel中(具有显著性水平星形、标准误差、p-value、95%置信区间、R-sqr、F-test)。在stata中，我会使用outreg2命令，它会自动生成一个回归表，我想知道R是否有类似的代码？
浏览 0提问于2018-04-22得票数 0
我想知道一种用Python进行方差分析(协方差分析)的方法。这基本上是回归线的统计比较。我知道Python可以做方差分析，也可以做与Scipy.stats拟合的回归曲线。如果可能的话，我不知道如何把它们组合在一起才能得到一个有效的方差分析。
浏览 9提问于2010-05-26得票数 10
我对随机森林回归有一个深刻的理解。目标是一个大学项目:我们要用R中的财务数据做随机森林回归分析，我已经读了很多小时的随机森林例子，它们大多是分类类型，比如预测股票价值是上升还是下降。但这真的是随机森林回归分析的目的吗？我猜一个“正确的”回归分析是比较两只股票，看看它们是否相关，根据另一只股票预测一只股票的价值--但在没有随机森林算法的情况下，这是一种经典的回归分析。
浏览 0提问于2021-11-29得票数 2
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贝叶斯网络输入数据可以是概率吗？
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是否可以用贝叶斯网络对其进行分析，然后每次得到0.7、0.3、0.6等数据。用户可以得到一个概率的机会，它可能是好的或坏的？
浏览 3提问于2015-08-05得票数 2
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谁能想到一个真实的(Ish)世界的例子，一个问题可以解决一个单一的神经元神经网络？我试着想出一个简单的例子来帮助介绍这些概念。
浏览 4提问于2016-07-12得票数 1
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我有一个回归模型，其中我的目标变量(天)数量值在2到30之间。我的RMSE是2.5，所有其他X变量(名义)都是分类的，因此我对它们进行了虚拟编码。我想知道RMSE的好值是什么？
浏览 14提问于2019-03-05得票数 0
我正在对大约50个地点和数百个物种的一些生态数据进行CCA。我知道当你的解释变量数量接近你的样本数量时，你必须小心。我有23个解释变量，所以这对我来说不是问题，但我也听说使用太多的解释变量可能会开始“解除”CCA的约束。谢谢
浏览 19提问于2017-01-12得票数 0
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