Python中的多重回归(使用因子选择)
多重回归是一种统计分析方法，用于建立多个自变量与一个因变量之间的关系模型。在Python中，可以使用多个库来实现多重回归分析，如statsmodels和scikit-learn。
在多重回归中，因子选择是一种技术，用于确定哪些自变量对因变量的预测具有显著影响。因子选择可以帮助我们识别出最重要的自变量，从而简化模型并提高预测准确性。
在Python中，可以使用statsmodels库来进行因子选择的多重回归分析。该库提供了多个函数和方法，如ols函数和backward_elimination方法，可以帮助我们进行因子选择和模型拟合。
优势：
- 提高预测准确性：通过选择最重要的自变量，可以减少模型的复杂性，并提高预测准确性。
- 简化模型：因子选择可以帮助我们识别出最重要的自变量，从而简化模型，使其更易于理解和解释。
- 提供洞察力：通过分析因子选择的结果，我们可以了解哪些自变量对因变量的预测具有显著影响，从而获得有关研究领域的洞察力。
应用场景：
- 经济学研究：多重回归可以用于经济学研究中，分析不同因素对经济指标的影响。
- 市场营销：多重回归可以用于市场营销中，分析不同因素对销售额或市场份额的影响。
- 医学研究：多重回归可以用于医学研究中，分析不同因素对疾病发生率或治疗效果的影响。
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1回答
我读过的所有关于Python中的多重回归的帖子都推荐Statsmodels中的OLS函数。这就是我遇到的问题，我试图解释一个基金的回报(HYFAX以绿色突出显示)，通过将其回报与14个可以解释该基金回报的自变量进行回归。这应该有一个显着的F检验，并在经过因子的逐步迭代后，输出具有最高调整R平方的</em
浏览 18提问于2016-08-22得票数 2
2回答
我在r中运行lm回归，其中有分类变量和数值变量。我正在编译Rnw文件来制作pdf。我使用texreg制作latex回归表。但是当我进行编译时，它报告了许多行“标签`‘多重定义’”。我们必须为回归中的每个变量分配标签吗？但对于这些因子变量，我尝试分配标签，如label(data$var) <- "name"，然后警告" label“命令不能应用于因子类。现在我真的很困惑。
浏览 7提问于2014-11-25得票数 2
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我试图使用python来计算响应数组和一组预测器数组之间的多元线性回归和多重相关性。我看到了一个非常简单的计算多元线性回归的例子，这很容易。但是如何计算与状态模型的多重相关性呢？或者其他任何东西，作为一种选择。我想我可以使用rpy和R，但如果可能的话，我更愿意呆在python中。
编辑说明:考虑到如下情况:除了回归系数和其他<e
浏览 2提问于2012-11-19得票数 8
我有大量的分类变量和虚拟变量(36)，我想根据它们的多重共线性(或者仅仅是共线性)来删除其中的一些变量。与其一次又一次地使用X平方测试，是否有任何函数可以检查我的变量中的(多)共线性，以及返回具有多重共线性(或共线性)的变量？
浏览 0提问于2018-04-15得票数 1
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4回答
我一直在试图了解自变量内的多重共线性对线性回归模型的影响。维基百科网页建议，只有当有一个“完美”的多重共线性，其中一个自变量将不得不从培训中删除。现在我的问题是，如果相关性等于+/- 1，我们应该只删除其中的一列，还是考虑一个阈值(比如0.90)，然后它应该被认为是完美的多重共线性。
浏览 0提问于2021-10-25得票数 3
我想问一个关于多参数线性回归模型的问题。问题如下:我们现在有100家公司的数据，对于每一家公司，我都有三个季度的参数A，B，C，D的数据。(我们可以称之为A1，A2，A3，B1，B2，B3..etc)我们假设A和BCD之间存在某种关系(我们还不知道，需要找到)，现在我们需要预测第四季的A，即A4……
我的方法是用普通的最小二乘公式计算关系，并以A4=x1*B4+x2*C4+x3*D4的形式得到最终的公式。我通过简单地
浏览 2提问于2017-08-27得票数 0
很抱歉问了一个很愚蠢的问题。我正在通过bootstraped数据的相关性对形态特征进行多个比较。我很好奇这样的多重比较是否会影响我的推理水平，以及我数据中潜在的多重共线性的影响。也许，一个合理的选择是使用我的bootstraps来生成最大似然，然后生成AICc-s来与我的所有参数进行比较，看看什么是最重要的……问题是，虽然我有(
浏览 47提问于2020-02-02得票数 0
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2回答
我在sklearn中遇到了一个叫做VarianceThreshold()的函数。这与状态模型中的variance_inflation_factor()函数有关吗？如果它们是不同的，那么这两种功能到底有什么区别呢？
浏览 0提问于2022-07-06得票数 1
我是随机森林回归的新手。我在prep1中有300个连续变量( 299个预测因子和1个目标)，其中一些预测因子是高度相关的。问题是，我仍然需要获得每个预测器的重要性值，因此消除某些值不是一种选择。以下是我的问题：( 2)假设是1)，这会解决多重共线性问题吗？
浏览 2提问于2016-09-16得票数 2
1回答
我有每个工作项的计数数据(每个员工在四周内执行这些数据的次数)我分析的目的是找出回归系数(这是每个工作项目平均完成时间的估计值)。我也可能包括其他的回归者(除了工作项目#)，如经验，年龄.我的模特。
y= Bo + B1*X1 +...从VIF中可以看出，自变量中存在不完全的多重共线性。一些自变量的VIF为
浏览 0提问于2018-07-04得票数 1
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默认情况下，在回归中使用有序因子作为预测因子会产生线性(.L)和二次(.Q)多项式对比。有办法省略二次对比吗？下面是我编写的一些笨拙的示例代码：yvar<-x+rnorm(100)dat$xfac<-ordered(as.factor(dat$xfac))
summary(lm(yvar~xva
浏览 3提问于2014-12-16得票数 0
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大多数多元回归资源只涉及线性回归，然而，我拥有的预测因子是非线性的。 [3.75 0.88] [6.51 1.27]]
[1.12] [1.23]]
我知道多元线性回归的预测是那么多重多项式回归呢？
浏览 20提问于2021-02-16得票数 1
我有一个回归模型，它最适合使用弹性网络来求解。它有非常多的预测因子，我只需要选择其中的子集。此外，预测因素之间可能存在相关性，因此弹性网络是最佳选择)我需要关于论文的意见，提出这样
浏览 0提问于2015-07-23得票数 0
1回答
范畴变量与回归的关联
、、、
例如，我构建了一个具有多个预测器(多元回归)的回归模型。然后我们检查了许多事情:正态性、多重共线性等，特别是我们检查了多重共线性、数值/连续变量、变差通货膨胀因子( VIF )等，如果我们发现存在多重共线性，那么我们就去掉了其中一个高度相关的特征。我的问题是:分类变量可以做些什么？我的意思是，如果两个分类变量是相关的/相关的，这是否意味着我必须放弃它？我不清楚如
浏览 0提问于2016-05-08得票数 1
我正在尝试在我建立的多项逻辑回归模型中测试多重共线性。这些数据包含超过33000个观察值的13个变量。其中9个变量是分类因子变量，其余3个是数值/连续变量。我运行了nnet包中的多项式逻辑回归模型，如下所示 my.model = multinom(dependent.var ~., data = training data) 这是有效的(尽管不是很好)。然后我从car运行VIF函数，每个变量的</e
浏览 185提问于2020-04-07得票数 0
如果，另一方面，我们正在插入多重共线性，那么我们可以通过编码来优化具有分类变量的回归问题吗？
浏览 0提问于2020-02-19得票数 1
假设我想使用lm和factor作为右侧变量来运行回归。选择因子中哪个级别是基本类别(为了避免多重共线性而排除的类别)的最佳方法是什么？请注意，我对排除截取不感兴趣，因为我有很多因素。我也想要一个基于公式的解决方案，而不是一个直接作用于data.frame的解决方案，尽管如果你认为你有一个非常好的解决方案，请也张贴它。我的解决方案是：
base_cat <- function(
浏览 2提问于2011-10-20得票数 9
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