问题标签 [linear-regression]

For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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r - 你如何(以及为什么)使用对比?

在什么情况下,您会在分析中产生对比?它是如何完成的,它的用途是什么?

我检查?contrasts?C- 都导致“S中的统计模型第2章”,这对我来说并不容易获得。

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sql-server-2005 - SQL Server 中有线性回归函数吗?

SQL Server 2005/2008 中是否有任何线性回归函数,类似于Oracle 中的线性回归函数

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java - 线性回归和 Java 日期

我试图找到一组数据的线性趋势线。该集合包含成对的日期(x 值)和分数(y 值)。我正在使用此代码的一个版本作为我的算法的基础。

我得到的结果相差了几个数量级。我假设舍入错误或溢出存在一些问题,因为我使用的是 Date 的 getTime 方法,它会给你大量的毫秒数。有人对如何最小化错误并计算正确结果有建议吗?

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r - 在R中的最小二乘回归图中绘制垂直偏移量

我有兴趣制作一个带有最小二乘回归线和将数据点连接到回归线的线段的图,如下图所示,称为垂直偏移: http: //mathworld.wolfram.com/LeastSquaresFitting.html (来自 MathWorld - Wolfram 网络资源:wolfram.com替代文字

我在这里完成了绘图和回归线:

我应该使用某种 for 循环和段http://www.iiap.res.in/astrostat/School07/R/html/graphics/html/segments.html来进行垂直偏移吗?有没有更有效的方法?如果可能,请提供一个例子。

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r - 在R中的置信带之外有条件地为数据点着色

我需要将下图中置信带之外的数据点与带内的数据点着色不同。我是否应该在我的数据集中添加一个单独的列来记录数据点是否在置信区间内?你能提供一个例子吗?

用置信带绘图

示例数据集:

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mysql - 最优二元线性回归计算

问题

我希望将y = mx + b方程(其中 m 是SLOPE,b 是INTERCEPT)应用于数据集,如 SQL 代码所示检索该数据集。(MySQL)查询的值是:

SQL 代码

问题

以下结果(用于计算线的起点和终点)似乎不正确。为什么结果偏离了约 10 度(例如,异常值扭曲了数据)?

(1900 * 0.0276653965651912) + (-57.2338357550468) = -4.66958228

(2009 * 0.0276653965651912) + (-57.2338357550468) = -1.65405406

(请注意,数据不再与图像匹配;代码。)

我本来预计 1900 年的结果大约是 10(不是 -4.67),而 2009 年的结果是大约 11.50(不是 -1.65)。

相关网站

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c# - C# / .Net 中的高效多元线性回归

有谁知道在 C# 中进行多重线性回归的有效方法,其中联立方程的数量可能在 1000 个(具有 3 或 4 个不同的输入)。在阅读了这篇关于多元线性回归的文章后,我尝试使用矩阵方程来实现它:

然而,由于矩阵求逆运算,它不能很好地扩展到 1000 个方程的规模。我可以调用 R 语言并使用它,但是我希望有一个纯 .Net 解决方案可以扩展到这些大型集合。

有什么建议么?

编辑#1:

我暂时已经使用 R 解决了。通过使用 statconn(在此处下载),我发现使用此方法既快速又相对容易。即这里是一个小代码片段,使用 R statconn 库的代码并不多(注意:这不是全部代码!)。

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r - 在R中画两条线,斜率是最佳拟合线的两倍和一半

我有最佳拟合线绘制的数据。我需要画另外两条线。一个需要有两倍的斜率,另一个需要有一半的斜率。稍后我将使用该区域对它外部的点进行不同的着色,具体如下: 有条件地为 R 中置信带之外的数据点着色

示例数据集:

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python - 将 Numpy Lstsq 残值转换为 R^2

我正在执行如下所示的最小二乘回归(单变量)。我想用 R^2 来表达结果的重要性。Numpy 返回一个未缩放的残差值,这是一种合理的标准化方法。

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algorithm - R 和线性回归的 John Tukey “中位数”(或“阻力线”)统计检验

我正在搜索 John Tukey 算法,该算法在我使用 R 的线性回归上计算“阻力线”或“中位数线”。

邮件列表上的一个学生用这些术语解释了这个算法:

“它的计算方式是将数据分成三组,找到每组的x-median和y-median值(称为汇总点),然后用这三个汇总点确定线。最外面的两个汇总点决定斜率,所有点的平均值决定截距。”

关于 John tukey 的好奇中位数的文章:http: //www.johndcook.com/blog/2009/06/23/tukey-median-ninther/

你知道我在哪里可以找到这个算法或 R 函数吗?在哪个包中,非常感谢!