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给定时间序列数据，我想找到最合适的对数曲线。在 Python 或 SQL 中执行此操作的好库有哪些？

编辑：具体来说，我正在寻找的是一个库，它可以拟合类似于 sigmoid 函数的数据，具有上下水平渐近线。

我一直在为花费太多时间处理单元测试回归问题的软件开发团队寻找某种解决方案（在我的案例中大约有 30% 的时间！！！），即处理一天失败的单元测试以天为单位。

以下是我熟悉的一个解决方案，它分析了哪些最新的代码更改导致某个单元测试失败：

单元测试回归分析工具

我想知道是否有人知道类似的工具，以便我可以对它们进行基准测试。同样，如果有人可以推荐另一种方法来处理这个烦人的问题。

感谢高级

我想在 R 中运行两阶段概率最小二乘回归。有人知道该怎么做吗？外面有包吗？我知道可以使用 Stata 来做到这一点，所以我想用 R 来做到这一点是可能的。

如果我在回归中使用二元解释变量，如何告诉 R 使用某个水平作为参考？

它只是默认使用某个级别。

与b {0, 1, 2, 3, 4}. 假设我想使用 3 而不是 R 使用的零。

我需要一些指针来为 3 维点编写多项式回归例程（即找到适合一定数量的 3D 点的 X 阶多项式的系数）。

我找到了二维多项式回归的代码，但是，我需要考虑第三维。

我正在寻找代码示例和/或解释。

我对以前从未见过的非线性回归算法有了一个想法：

我们使用梯度下降为数据拟合一个简单的参数函数，例如径向基函数。我们从中找到残差，然后对它拟合一个函数，重复这个过程以减少错误并建立一个叠加函数的集合。（我假设可以说服搜索首先找到适合最多点的函数）

如前所述，该算法会过拟合。我认为有几种方法可以克服这个问题，但最明显的方法可能是限制安装的功能数量。

我认为它应该比神经网络或 rbf 网络更快，因为它不必一次调整这么多参数。没有可供选择的网络架构。它应该比 M5 等决策树算法更准确，因为它可以更紧密地遵循连续曲线，并且不必选择要分割的属性。

以前试过吗？如果是，为什么没有成功？

除非设置要测试的代码，否则您不能测试代码是否被普遍接受？

一段假设的代码：

有些人会考虑将其重构为：

注意：你可以想出更复杂的解决方案；涉及IClock接口和工厂。它不影响我的问题。

更改上述代码的问题是代码已更改。代码已更改，而客户并未要求更改。任何改变都需要召开会议和电话会议。所以我处于不测试任何东西更容易的地步。

如果我不愿意/不能做出改变：这会让我无法进行测试吗？

注意：上面的伪代码可能看起来像 C#，但这只是为了它的可读性。问题与语言无关。

注意：假设的代码片段、问题、重构需求和重构是假设的。如果您对我的不满意，您可以插入自己的假设代码示例。

注意：以上假设代码是假设的。与任何代码的任何关系，无论是活的还是死的，纯属巧合。

注意：代码是假设的，但任何答案都不是。这个问题不是主观的：因为我相信有一个答案。

更新：当然，这里的问题是我不能保证上面示例中的更改不会破坏任何东西。当然，我将一段代码重构为一个单独的方法，并且代码在逻辑上是相同的。

但我不能保证添加新的受保护方法不会偏移对象的虚拟方法表，如果这个类在 DLL 中，那么我刚刚引入了访问冲突。

我正在寻找 java 中的 Arima 时间序列模型。有没有实现 Arima/Arma 模型的 Java 库？

给定一组点，用抛物线拟合它们的最快方法是什么？它是在做最小二乘计算还是有迭代的方法？

谢谢

编辑：我认为梯度下降是要走的路。最小二乘计算会更费力（必须进行 qr 分解或其他操作以保持稳定）。

我需要扩展一个具有大量硬编码路径的python代码
为了不弄乱一切，我想在修改之前为代码创建单元测试：它将作为我的新代码的非回归测试（这将没有硬编码的路径）

但是由于硬编码的系统路径，我将在 chroot 树中运行我的测试（我不想污染我的系统目录）
我的问题是我想设置 chroot 仅用于测试，这可以用os.chroot 仅具有 root 权限（我不想以 root 身份运行测试脚本）

事实上，我只需要一个假的树目录，这样当open('/etc/resolv.conf)检索假的 resolv.conf 而不是我的系统的代码时

我显然不想在代码中替换自己的硬编码路径，因为它不是真正的回归测试

您知道如何实现这一目标吗？

谢谢

请注意，所有访问的路径都可以通过用户帐户读取