linear-regression

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良い線形回帰プロット（適合ライン、信頼/予測バンドなど）を作成する

私は今後この10年間の回帰をサンプルします。 date<-as.Date(c("2015-12-31", "2014-12-31", "2013-12-31", "2012-12-31")) value<-c(16348, 14136, 12733, 10737) #fit linear regression model<-lm(value~date) #build predict dat

r plot regression linear-regression lm 2016-07-05

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多変量線形回帰の係数を計算する

多変量線形回帰を使用して係数を計算しようとしています。私は係数を計算するためにstatsmodelsライブラリを使用しています。問題は、このコードではエラーValueError: endog and exog matrices are different sizesが得られることです。この例では、yセットには4つの要素があり、Xセットには7つのndarraysのリストがあり、各リストには5つの要素

python numpy linear-regression statsmodels 2016-07-07

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scikit-learnで多変数線形回帰を実行するには？

私の用語を許して、私はMLプロではありません。私は以下の誤った用語を使用するかもしれません。 私は多変数線形回帰を実行しようとしています。 Webサイトのページビューを分析してユーザーの性別を調べようとしているとします。 性別が、私が知っている、私はそれぞれの行は、Webサイトのセクションを表し機能行列を持っており、彼らはそれを訪問したかどうか、第2の要素、例えば、各ユーザの場合： male1 =

python machine-learning scikit-learn linear-regression 2016-07-12

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統計モデルとsklearnで異なる線形回帰係数

私は、sklearn linear_modelを使用して線形回帰結果のグラフをプロットし、statsmodels.apiを使用して学習結果の詳細サマリーを取得する予定でした。しかし、2つのパッケージは同じ入力に対して非常に異なる結果を生成します。 たとえば、sklearnの定数項は7.8e-14ですが、statsモデルの定数項は48.6です。両方の方法のための私のコードを（両方の方法を使用したとき

scikit-learn linear-regression statsmodels 2016-07-19

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直線回帰勾配行列を計算する（相関行列に似ています） - Python/Pandas

Pandasには、DataFrameの相関行列データフレーム、pd.DataFrame.corr()を与える本当に便利な関数があります。 しかし、相関のrは必ずしも有益ではありません。アプリケーションによっては、線形回帰の傾きも同様に重要です。入力行列やデータフレームに対してそれを返す関数はありますか？ と反復する以外は、これは苦痛になりますが、これを行う方法はありませんか？回帰直線yの

python pandas linear-regression correlation 2016-07-21

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SAS Adaptivereg制限ブレークポイント

SASのadaptiveregプロシージャを使用して、温度（temp）をmy変数、Usage（usage_value）をmy変数とする区分的線形関数を作成しています。 adaptivereg手続きの詳細を使用して、ピース単位の関数のさまざまな線形関数の範囲を見つけることができます。範囲の数を制限できる方法はありますか（つまり、ピース単位の関数で8つの線形関数を持つ代わりに、5つの線形関数に制限した

sas breakpoints linear-regression 2016-07-21

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AttributeError：LinearRegressionオブジェクトに 'coef_'属性がありません。

bigdataexaminerのチュートリアルに続いて、このデータを線形回帰で近似しようとしています。この時点まですべてがうまくいっていた。私はskararnからLinearRegressionをインポートし、係数の数をちょうどいい形で表示しました。これは、私がコンソールから係数を取得しようとする前のコードでした。 import numpy as np import pandas as pd

python python-3.x scikit-learn linear-regression attributeerror 2016-07-28

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フィットされた線形モデルに `delthamethod` {msm}を使用したときの誤差：共分散はn x n行列でなければなりません

msmのdelthamethodを使用して変換された変数の標準誤差を求めています。 例コード： require(msm) x1 <- 1:10 x2 <- c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,0) y <- c(1,3,3,4,5,7,7,8,9,10) m1 <- lm(y~x1+x2) summary(m1) deltamethod(~ (1-x1), coef(m1),

r matrix linear-regression covariance lm 2016-08-01

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`とValueError：解凍するためにあまりにも多くの値（4予想）` scipy.stats.linregress`

`と私はより多くの変数が関数リターンよりも値が設定されている場合、このエラーメッセージ（ValueError: too many values to unpack (expected 4)）が表示されていることを知っています。 scipy.stats.linregressはscipyのダウンロードマニュアル（http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/gen

python scipy linear-regression 2016-08-02

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Rでの線形回帰すべてのレコードを回帰式にする

Rでlm（）関数を使って線形回帰をしようとしています。実行すると、Rが各レコードを取得して独立変数になっているようです。 fit3 <- lm(no_outliers$strat_count ~ no_outliers$CDS_emerg + no_outliers$weighted_volume_avg) summary(fit3) このは（118個の独立変数があるが、私はポストにそれのす

r linear-regression 2016-08-03

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