multiple-regression

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単純な線形回帰を使用する住宅価格を予測する既存のモデルがあります。入力として私は日付と出力が価格です。全体的な結果を改善したいので、もう1つの機能を追加しました。新しい機能は、推定されたプロパティからの距離です。問題は、複数/多変量回帰が単純回帰よりも少し悪いことです。（すべてのデータは正規化されています）なぜこのようなことが起こり、どのように私はこれにアプローチできますか？

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検索R-乗重回帰のため

質問は10個の変数正確 2つの変数を使用することによって、あなたに最大の調整済みR二乗値を与える、そのモデルを検索している場合。 xiとXJは、X1、X2、...、例えばX10 間の任意の変数を指定でき fit(i,j)=lm(y~xi+xj,data=data) 、私は fit(1,2)=lm(y~x1+x2,data=data) fit(1,3)=lm(y~x1+x3,data=da

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3次元回帰プロット（perspとrockchalk）で軸目盛りにグリッド線を一致させます

私はこのプロットの軸目盛りに目盛線を合わせようとしています。誰にどのようにこれを行うには考えがありますか？私は同時に2つの異なるパッケージ（perspとrockchalk）を使用しているので、私は確かに動作するコードを見つけるのはかなり難しいと思っています。ここで Sample Coral.cover Coral.richness Water.Temp fish.rich r.2002.c.1

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ブルートフォースは、Pythonを使用した複数回帰の最良のオプションですか？

線形モデル= 0 + 1×i + 2×j + 3×k +で、の値は、j、k∈[1,100]のとき、R-二乗が最も大きいモデルになります。データセットは、100個の独立変数と1個の従属変数で構成されています。各変数には50の観測値があります。私の推測は、3つの変数のすべての可能な組み合わせをループし、各組み合わせに対してR-二乗を比較することです。私がPythonでやったやり方は： imp

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rを用いた複数の線形回帰。次のように私は、データセットを持って

列に特定の値を選択するための構文は、私はその上に複数のliner regressionプリフォームしようとしている：私は知っている subject_ID adrenlvl stimuli 1 1 2945.7 3 2 2 2074.4 1 3 3 3362.4 3 4 4 3363.9 2 5 5 2079.6 3 6 6 3373.3 1 7